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工程伦理--14.1 中国工程“走出去”的现实挑战

A、食品安全B、人口发展C、“走出去”D、健康中国我的答案：C2【单选题】复杂的国际政治经济形势是中国工程“走出去”的()的主要来源。

一只小小的Wu·2022-12-24 10:43

我的编程之算法篇

可以设置一个四位数组（F[r1][c2][r2][c2]）来纪录两个点的位置。但是这样需要用四个循

L·Z1024·2022-12-23 21:44

矩阵求导推导

矩阵求导推导1、定义两个矩阵相乘：A⋅B=CA\cdotB=CA⋅B=C2、考虑loss函数：Loss=∑im∑jn(Cij−p)2Loss=\sum_{i}^{m}\sum_{j}^{n}(C_{ij

燃烧小小的梦·2022-12-23 18:34

EXCEL技巧分享——从作品标签反向匹配作品名

解题思路1.将数据转化为一个作品名对应一个标签的形式首先在第2列标签下方输入公式“=C2”，然后向右拖动到3格，再往下拖动，则可以快速将第3-5列的标签填充到第2列中，如图所示。

jidongdaoshi·2022-12-23 09:05

m基于kmeans和SVM的网络入侵数据分类算法matlab仿真

此时计算P=u*d+(1-u)*W，所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C2。同样的方法，分别计算所有对象到C2的欧式距离d，并且计算每个对象在

我爱C编程·2022-12-23 09:28

共模电感差模电感

如上图所示是共模和差模电感器电路，这也是开关电源交流市电输入回路中的EMI滤波器，电路中的L1、L2是差模电感器，L3和L4为共模电感器，C1为×电容，C2和C3为Y电容，该电路输入220V交流市电，输出电压

dingcb168·2022-12-23 01:24

数据挖掘python实现，ID3、Bayes、Kmeans、Apriori、Knn（应付作业版）厂工

ID3在决策树分类中，假设S是训练样本集合，|S|是训练样本数，样本划分为n个不同的类C1,C2,….Cn，这些类的大小分别标记为|C1|，|C2|，…..,|Cn|。

m0_64143221·2022-12-22 11:17

算法的时间复杂度、渐进表达式、渐进性分析和渐进符号(O、Ω、θ、o、ω)

相当于">"Θ（西塔）：Θ(g(n))={f(n)：存在正常数c1，c2，和n0，使得对所有n≥n0，有0≤c1g(n)≤f(n)≤c2g(n)}，对任意一个函数f(n)，若存在正常数c1，c2，使当n

这很张扬·2022-12-22 08:50

MATLAB数据关联性（相关性）分析

定义如下（图片摘自知乎）：X0=xlsread('boiler','1#炉','B2:B3600');%热效率X1=xlsread('boiler','1#炉','C2:E3600');%煤气流量X2=

杨铮...·2022-12-21 16:29

SpringBoot整合RabbitMQ实现六种工作模式

前提概念生产者消息生产者或者发送者，使用P表示：队列消息从生产端发送到消费端，一定要通过队列转发，使用queue_name表示：消费者消费的消费者或者接收者，使用C表示，如果有多个消费者也可以用C1、C2

JavaShark·2022-12-21 08:01

pytorch学习———numpy基础

np.arange(1,25,dtype=float)//arange函数与python里的range函数一样用法，左闭右开；c1=nr.choice(a,size=(3,4))#size指定输出数组形状c2

别摆了，张同学·2022-12-20 21:15

双目视觉 1 双目视觉的原理

深度的计算的原理如下图片中C1和C2分别对应着我们双目视觉中两个摄像头的位置由式1和式2知由此可知，只要知道焦距f和左目右目的视察，就可以得到物体到摄像头的距离，即照片不能直接显示的深度，这就是双目测距的原理

tulaling·2022-12-20 10:04

Yolov5更换BiFPN的详细步骤总结

第一步：修改common.py将如下代码添加到common.py文件中#BiFPN#两个特征图add操作classBiFPN_Add2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2

·2022-12-20 06:51

Gilbert Strang的线性代数课程笔记-第九课

向量间的独立性与向量基的概念向量之间的相互独立性若有一组向量v1,v2,...,vn当这组向量以任意形式组合均不构成零向量时，这组向量之间相互独立（允许的特例：所有系数均为0时，允许构成零向量）例子1：对于向量v1,v2与系数c1,c2

JunyiChen_robot·2022-12-19 19:07

数据挖掘算法之 k-means

k-均值聚类算法算法描述：1、为中心向量c1,c2,…,ck初始化k个种子2、分组:（1）将样本分配给距离其最近的中心向量（2）由这些样本构造不相交（non-overlapping）的聚类3、确定中心:

fuli2492·2022-12-19 08:51

装载问题-分支限界法(队列式分支限界法,优先队列式分支限界法)

问题描述有n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船，其中集装箱i的重量为wi，且 ∑i=1nwi≤c1+c2\sum^n_{i=1}w_i≤c_1+c_2i=1∑nwi≤c1

迷雾总会解·2022-12-18 19:42

Pandas查询选取数据

目录一，Pandas查询数据的几种方法二，Pandas使用df.loc查询数据的方法注意df[]#获取c1，c2两列df[['c1','c2']]#获取c1列df.c1#获取索引为A-C行数据df['A

Wangsh@·2022-12-18 14:57

Cell(单元数据)的用法

的创建：1.跟一般创建矩阵一样，直接使用C={ABDE}这种形式，不过这里把"[]"改成了"{}"2.使用cell创建cell,C={C1C2},是1×2cell数组使用C3=[C1C2],是使用C1和C2

Romantic Programmer·2022-12-18 14:41

多头注意力机制的计算流、代码解析

多头注意力机制的计算流、代码解析-知乎注意力机制的简化实现输入一个N*C的x给这个8头注意力机制，它输出一个N*C2的结果。那么我们写代码的时候，其实可以按照原理去写就行了。

zouxiaolv·2022-12-18 12:30

5--高斯混合聚类、学习向量量化算法降维与度量学习

该算法的学习流程如下：依旧使用西瓜数据集4.0，并假设第9-21号样本的类别标记为c2，其余数据类别

pepsi_w·2022-12-18 10:19

MySQL中on duplicate key update的使用方法实例

mysql的存在就更新不存在就插入实现先建数据库表，重点要添加主键索引（id列，没有测试）和唯一索引（branch_no列），随便找表测试INSERTINTOt_name(c1,c2,c3)VALUES

·2022-12-17 00:24

Focus的作用及pytorch实现

用于切片操作，比如4*4*3变成了2*2*12的特征图classFocus(nn.Module):#Focuswhinformationintoc-spacedef__init__(self,c1,c2

Alphapeople·2022-12-16 11:26

AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘model\\common.py‘

importwarningsclassSPPF(nn.Module):#SpatialPyramidPooling-Fast(SPPF)layerforYOLOv5byGlennJocherdef__init__(self,c1,c2

虚拟指尖·2022-12-15 18:37

运行yolov5报错 AttributeError: Cant get attribute SPPF on module models.common

importwarningsimportwarningsclassSPPF(nn.Module):#SpatialPyramidPooling-Fast(SPPF)layerforYOLOv5byGlennJocherdef__init__(self,c1,c2

Newjet666·2022-12-15 18:04

YOLOv5训练报错：Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘解决方案

importwarningsclassSPPF(nn.Module):#SpatialPyramidPooling-Fast(SPPF)layerforYOLOv5byGlennJocherdef__init__(self,c1,c2

加斯顿工程师·2022-12-15 18:03

【Debug记录】跑YOLOv5时报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘D:\\P

Can'tgetattribute'SPPF'on解决方法：在models/common.py中添加类SPPF，代码如下：classSPPF(nn.Module):def__init__(self,c1,c2

姚路遥遥·2022-12-15 18:00

spark中filter函数的一个用法

defg"),(3,"ghij"),(4,"xyzz"),(5,"lmnop"),(6,"pqrst"),(7,"wxyz"),(8,"lmnoa"),(9,"jklm"))).toDF("c1","c2

阿莫_glistening·2022-12-15 11:54

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 原理总结

1数学知识贝叶斯定理：特征条件独立假设：2朴素贝叶斯2.1算法原理输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于每个实

nathan_deep·2022-12-14 20:42

python pandas 遍历 DataFrame

pythonpandas遍历DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['A0','A1','A2','A3'],'B':['B0','B1','B2','B3'],'C':['C0','C1','C2

夏华东的博客·2022-12-14 14:15

ccf-csp 任务调度，回溯算法我觉得ok神**wa了

a:b)7#defineinf1sum)35stime=sum;36}37intmain()38{39stime=inf;40c1=c2=g=com=0;//初始化41cin>>n;42for(inti

weixin_33922672·2022-12-14 10:42

EM算法在K-Means中的运用

划分方法把D中的对象分配到k个簇C1,C2

changsoon·2022-12-14 09:10

K-means及其改进

一.k-means1.算法流程给定数据样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm},k-means欲将DDD划分成K个簇C={c1,c2

Jender_Sean·2022-12-14 09:03

YOLOv5改进--添加CBAM注意力机制

CBAM代码，在common文件中添加以下模块：classCBAMC3(nn.Module):#CSPBottleneckwith3convolutionsdef__init__(self,c1,c2,

z白白·2022-12-14 09:53

Opencv轮廓矩【判断形态方向、匹配度】

如果E(|X−c1|^p⋅|Y−c2|^q)存在，则称其为X,Y关于c点p+q阶矩。

zhuyong006·2022-12-13 22:16

朴素贝叶斯代码实现

importjava.util.Scanner;publicclassNaiveBayes{publicfloatsum=14;publicstaticintna,yb;publicstaticinta1,a2,b1,b2,c1,c2

袁依萱·2022-12-12 19:13

【贝叶斯分类2】朴素贝叶斯分类器

Y={c1,c2,...,cN}Y=\{c_1,c_2,...,c_N\}Y={c1,c2,.

NoB⁢ug·2022-12-12 19:12

LCP图像拼接-代码-RMSE问题

function[rmse]=RMSE(img,C1,C2,pts1,pts2,mesh_X,mesh_Y,off)X_col=linspace(1,size(

乐KO烦·2022-12-12 16:43

计算几何学 | 圆与圆的交点 | Cross Points of Circles | C/C++实现

问题描述求2个圆c1、c2的交点。输入：输入按照下述格式给出：c1xc1yc1rc2xc2yc2rc1x、c1y、c1r分别表示第1个圆的圆心x坐标、y坐标以及半径。

少女終末旅行·2022-12-11 22:57

LeetCode_动态规划_困难_1691.堆叠长方体的最大高度

=c2[0])?(c1[0]-c2[0]):(c1[1]!=c2[1]?c1[1]-c2[1]:c1[2]-c2[2]

星许辰·2022-12-11 22:48

python矩阵乘法运算

np.array([[1,2],[3,4]])B=np.array([[1,2],[3,4]])C1=A@BC2=np.dot(A,B)print(C1)print('---------')print(C2

請叫我做雷锋·2022-12-11 15:55

C++Opencv图像对象Mat的创建和赋值

S=有符号整型U=无符号整型F=浮点型CV_8U-8位无符号整数CV_8S-8位有符号整数CV_16U-16位无符号整数C1，C2，C3，C4则表示通道是1,2,3,4#include#includeusingnamespacestd

qq_45373844·2022-12-11 11:15

数据挖掘期末6

，怎么计算签名矩阵计算签名矩阵通过签名矩阵寻找相似的签名检测签名相似的是否真的相似（可选）最小哈希定义：首次出现1的行号主要思想：把每一列转换成一个更小的签名矩阵C，让C足够小能放到内存里面，让C1和C2

prajna2002·2022-12-11 09:51

mysql 多列索引实例_Mysql多列索引经典案例

一个经典的多列索引案例，如题：假设某个表有一个联合索引(c1,c2,c3,c4)一下——只能使用该联合索引的c1,c2,c3部分Awherec1=xandc2=xandc4>xandc3=xBwherec1

weixin_39535287·2022-12-10 18:14

python朴素贝叶斯分类器实现_（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现...

二、贝叶斯决策论的基本原理我们以多分类任务为例：假设有N种可能的类别标记，即y={c1,c2,.

weixin_39793794·2022-12-10 16:00

数据挖掘分类方法

分类的基本概念与步骤定义：给定一个数据库D={t1，t2，……，tn}和一组类C={C1，C2，……，Cn}，分类问题是去确定一个映射f：D->C

三元湖有大锦鲤·2022-12-10 09:13

GMM之隐变量

我们想知道红色的样本属于哪一个高斯分布（C1还是C2），事实上，这个红色样本是既属于C1也属于C2的，只不过属于C1的概率更

zeronose·2022-12-09 17:15

对DataFrame的每行进行重塑每行的所有列和值都用单独一行显示stack()方法

importpandasaspddf=pd.DataFrame({"C1":[11,12],"C2":[21,22]})df.index=['R1','R2']prin

刘经纬老师·2022-12-09 05:41

组卷积和深度可分离卷积

一、分组卷积（GroupConvolution）第一张图是标准的卷积操作，若输入的特征图是H×W×c1，卷积核的尺寸为h1×w1×c1，输出特征图的尺寸为H×W×c2,那么标准卷积层的参数量为h1×w1

Dear_林·2022-12-09 05:30

C语言----（简易）三子棋游戏

一，问题描述二，基本逻辑三，具体步骤1，进入游戏的选择逻辑2，游戏体3，创建棋盘4，初始化棋盘5，打印棋盘并美化棋盘6，玩家下棋7，电脑下棋8，判断输赢四，游戏函数体五，三个文件的具体代码1,源.c2，

小峰同学&&&·2022-12-08 08:12

Pandas DataFrame: 行列转换、一行生成多行，多行合并一行

构建一个样例数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({'姓名':['name_A','name_B','name_C'],'班级':['c1','c2

条件漫步·2022-12-08 07:39

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