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Lingo 语言程序设计基础

运算符关系运算符Lingo仅识别"=",">=","x2;x1+x2=2;@bin(x3);@gin(x2);@bnd(2,x1,10);大规模线性计算例s.t.sets:s/1..6/:a,b,d;T
River Chandler·2022-11-22 19:15

yolov5（pytorch）实现目标检测后输出检测框的位置信息

最后在一位博友哪里找到了正确的解决方法，就是在detect.py文件夹下直接修改就行了，下面贴上图片输出结果如下图添加代码如下：x1=int(xyxy[0].item())y1=int(xyxy[1].item())x2
Dawn向阳而生·2022-11-22 19:13

梯度下降法python

如图所示输入特征为（x1,x2,x3,x4)输出特征为y这时候我们假设拟合函数为那么我们要使代价函数最小时，参数的求解如图所示此处只取size和bedrooms两个进行代码编写
yuwang__·2022-11-22 19:29

python数字图像处理笔记07 双线性插值法 ~~~这就是为什么要学数学的例子！

单线性插值已知P1点和P2点，坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)，要计算[x1,x2]区间内某一位置x在直线上的y值2点求一条直线公式由于x值已知，所以可以从公式得到y的值已知y求x的过程与以上过程相同
imxlw00·2022-11-22 19:43

高等数学——常考公式（2）

10一元函数积分学的应用（一）——几何应用常见的几何元素公式：面积：S=∫ab∣f(x)−g(x)∣dx=∫αβ12∣r22(θ)−r12(θ)∣dθ旋转体积：Vx=∫abπy2(x)dxVy=∫abπx2
溜了溜了==3·2022-11-22 18:05

《统计学习方法》极简笔记P4：朴素贝叶斯公式推导

朴素贝叶斯基本方法通过训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN)...,(x1,y1)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)\
机器学习算法与Python实战·2022-11-22 18:45

梯度下降法

然后再用x1减去f"(x1)得x2…以此类推，循环多次，慢慢x值就无限接近极小值点。像一个眼神不好的人下山，不知道大方向下那一条路最优，只能在学习率的范围里慢慢试探。
guojing12300·2022-11-22 18:45

spss主成分综合得分_主成分分析SPSS操作与结果解释

【例】：对30名中学生期中考试的成绩进行主成分分析，包含语文(x1)、数学(x2)、英语(x3)、物理(x4)、化学(x5)、生物(x6)、美术(x7)和音乐(x8)8门课程。
yellkies stay·2022-11-22 17:32

多元线性回归matlab代码例题_matlab多元线性回归

1.matlab多元回归示例如下：解决问题：油价预测方法：多元线性回归实现：matlabregress()函数技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度
weixin_39697143·2022-11-22 17:59

基于强化学习的多战机同SEAD联合作战空战辅助决策(改进版)

基于强化学习的多战机同SEAD联合作战空战辅助决策2.之前的工作之前运用强化学习的知识求解时，对其的建模分为以下几个部分:状态空间:两个战机的状态，分别是两个战机的横纵坐标:st=(x1(t),y1(t),x2
赛亚茂·2022-11-22 17:56

Python 求一元二次方程的根（包括虚根）

(input())b=float(input())c=float(input())delta=b*b-4*a*cif(delta>0):x1=(-1*b+math.sqrt(delta))/(2*a)x2
过期程序猿·2022-11-22 17:21

用matlab实现多元线性回归

x1=[5.52.58332.98946.55.55653.58647.57]';x2=[3155675038713056427360445039557040506259]';x3=[108127812125851112610106111199
KevinTq·2022-11-22 17:15

matlab多元线性回归方程代码

clearclcx1=[252772368923751235222325222824227122242322427]';%0-14岁人口(万人)x2=[190641776716724159611503714524139021326212777
库洛米！·2022-11-22 17:43

百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解

2.手动调整超参数的四大方法四、效果展示：1.可视化输入与输出2.巧用VisualDL3.权重可视化五、总结与升华：一、模型选择：1.回归任务人脸关键点检测人脸关键点检测任务中，输出为人脸关键点的数量x2
andelileidisi·2022-11-22 17:21

西瓜书学习——第三章 线性模型

基本形式给定由d个属性描述的示例x=(X1;X2;…;Xd)，其中Xi是X在第i个属性上的取值，线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：向量形式：线性回归“线性回归
ecy_uooki·2022-11-22 16:01

matlab用牛顿差值计算三次差值多项式,matlab牛顿插值多项式

f[x1,x2,…xn+1](xx1)(xx2)…(xxn)注:牛顿插值法中,用到了插值公式%我们以二次牛顿插值公式为例解析牛顿插值法的matlab程序function[......其中p?x?
眠或者恩三·2022-11-22 16:48

双路服务器性能X2,UIT创新科飞腾双路服务器，助力信创产业高质量发展

信创产业以信息技术产业为根基，通过科技创新，构建国内信息技术产业生态体系。通过信创产业发展推动数字化转型，这将关系到未来我国经济的稳定发展和国际竞争力的持续增强。“十四五”纲要提出加强原创性科技攻关、提高高端芯片、操作系统、人工智能算法等关键领域研发突破与迭代应用，并将增强信创供应链安全保障能力列为重点工作。未来，中国IT产业的基础硬件、软件、应用软件、信息安全等诸多领域将迎来新一轮的增长曲线。为
永动机兔·2022-11-22 15:25

Pyhton opencv 图片裁剪

Pyhtonopencv图片裁剪opencv中可以通过imread，imwrite进行图片读取和保存，imread读取图片后可以通过长度高度进行图片的裁剪从上面图片可以得到，对角坐标是（x1,y1）和（x2
超级小皇受·2022-11-22 14:33

神经网络与深度学习-chapter1 神经网络

）第1章使用神经网络识别手写数字1、感知机（Perceptrons）神经网络是从感知机发展起来的，感知机在1950s和1960s由FrankRosenblatt发明感知机的工作原理：一系列输入{x1,x2
保持理智802·2022-11-22 12:34

CINTA作业九：QR

、习题11.5六、习题11.6 一、习题11.1解：（1）封闭性：    ∀\forall∀m1,m2∈m_1,m_2\inm1,m2∈QRp\mathbb{QR}_pQRp，∃\exists∃x1,x2
ДЖюЙ·2022-11-22 11:40

机器学习基础——k近邻法

k近邻法三要素距离度量、k值选择、分类决策规则距离度量最一般的形式为LpL_pLp距离，即两个向量作差的ppp范数,x1=(a1,a2,...,an),x2=(b1,b2,...,bn)x_1=(a_1
Jokic_Rn·2022-11-22 09:42

机器学习入门之SVM算法

从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1,
young_monkeysun·2022-11-22 09:58

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-梯度下降求解逻辑回归

现在有一个带两个特征并且没有截距的逻辑回归y(x1,x2)y(x_{1},x_{2})y(x1,x2)，两个特征所对应的参数分别为[θ1,θ2][\theta_{1},\theta_{2}][θ1,θ2
烧灯续昼2002·2022-11-22 09:27

zixiebaincheng

#includeintmain(void){intarea;floatweight,price,x1,x2;scanf("%d,%f",&area,&weight);if(weight0&&areaintmain
【6.11】·2022-11-22 07:51

机器学习-西瓜书、南瓜书第四章

每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法：输入：训练集D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdot,(x_m,y_m)\}D={(x1,y1),(x2
GoAI·2022-11-22 07:48

【序列召回推荐】(task2)序列召回GRU4Rec和faiss使用

学习总结：一般的RNN模型我们的输入和输出是什么，我们对RNN输入一个序列X=[x1,x2,...,xn]X=[x^1,x^2,...,x^n]X=[x1,x2,...,xn]，注意我们序列中的每一个节点都是一个向量
山顶夕景·2022-11-22 06:54

KNN python 实现 (KNN from Scratch)

KNN算法实现#implementknnfromscratchimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterdefeuclidean_distance(x1,x2
维京大锤·2022-11-22 05:12

统计计算——基于R语言的随机数生成

)#设置随机数种子，为了保证多次生成的随机数一致，需要保证数据一样情况下进行再次实验时可用到N=100#生成随机数个数#1生成BETA分布随机数x1=rbeta(N,2,2)x1#2生成二项分布随机数x2
shlay·2022-11-22 03:44

样本的方差的均值等于总体的方差

E(s2)=E(Xi2)-E(X均2)(此处的X均是均值，不会打)=D(Xi)+E(X2)-[DX+E(X均)2](不是D(X2i))=D(Xi)+DX均
天下一般·2022-11-22 03:38

估计、偏差和方差

这个定义非常宽泛，θ^m=g(x1,x2,...,xm)\hat{\theta}_m=g(x_
我是任玉琢·2022-11-22 01:43

用python构建线性回归和决策树模型实现房价预测

研究目标：搜集相关数据，运用机器学习实现房价的预测选取指标：:--需求方面：X1地区生产总值（亿元）；X2城镇居民家庭人均可支配收入（元）；X3总人口数（万人）:--
ziyin_2013·2022-11-22 00:57

IOU、GIOU、DIOU、CIOU剖析及代码实现

一、IOUdefiou(box,boxes):#box:[x1,y1,x2,y2]左上角和右下角坐标#boxes:[[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2]..
有温度的AI·2022-11-21 22:36

朴素贝叶斯代码（Python）

朴素贝叶斯使用朴素贝叶斯，特征向量为离散型x1，x2是两个特征向量，Y是类别123456789101112131415x1111112222233333x2SMMSSSMMLLLMMLLY-1-111-
D.ziyu·2022-11-21 19:31

【数学基础】 线性代数以及符号编总

例如，对于这个方程组:这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1和x2找到一组唯一的解(除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。
YZXnuaa·2022-11-21 16:52

动手学深度学习----线性回归（从0开始实现）

基础概念线性回归的过程是已知数据点，需要通过一条直线来拟合这些点，这条直线对应的参数都是通过线性回归求得例子：假设y=X×w+by是一个房子的价格X是一个向量[X1,X2]，X1是面积，X2是位置，是影响
几度热忱·2022-11-21 16:45

一个完整决策树的构建案例

"""数据样本展示：#x1,x2,x3,Y是,单身,125,否否,已婚,100,否否,单身,100,否是,已婚,110,否是,离婚,60,否否,离婚,95,是否,单身,85,是否,已婚,75,否否,单身
小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:40

《安富莱嵌入式周报》第276期：2022.07.25--2022.07.31

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嵌入式系统OS·2022-11-21 15:25

《安富莱嵌入式周报》第271期：2022.06.20--2022.06.26

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嵌入式系统OS·2022-11-21 15:54

《安富莱嵌入式周报》第275期：2022.07.18--2022.07.24

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嵌入式系统OS·2022-11-21 15:54

《安富莱嵌入式周报》第261期：2022.04.11--2022.04.17

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嵌入式系统OS·2022-11-21 15:54

《安富莱嵌入式周报》第267期：2022.05.23--2022.05.29

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《安富莱嵌入式周报》第251期：2022.01.31--2022.02.06

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《安富莱嵌入式周报》第249期：2022.01.17--2022.01.23

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《安富莱嵌入式周报》第257期：2022.03.14--2022.03.20

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嵌入式系统OS·2022-11-21 15:23

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第二章(感知机)

np.sum(xw):xw对应元素相乘后，在相加即：x1w1+x2*w2defAND(x1,x2)x=np.array([x1,x2])w=np.array([0.5,0.5])b=-0.7temp=np.sum
呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:18

鱼书学习笔记-第二章感知机

0对应”不传递信号“，1对应”传递信号“当输入信号×权重的总和超过阈值θ时，神经元被激活权重越大，对应该权重的信号的重要性越高与门(阈值θ换成-b，b称为偏置）：x=np.array([x1,x2])w
欧佩琼·2022-11-21 14:47

PyTorch学习笔记之多层感知机

梯度的公式如下：∇f=(∂f∂x1;∂f∂x2;⋯ ;∂f∂xn)\nabla{f}=(\frac{\partialf}{\partialx_1};\frac{\partialf}{\partialx_
稀里糊涂的赢·2022-11-21 13:00

神经网络的常用方法有,神经网络原理及应用

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-11-21 11:38

马尔科夫链预测，Python实现

偷渡一下：[译]用Python实现马尔可夫链的初级教程用概率数学公式表示如下：Pr(Xn+1=x|X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn)=Pr(Xn+1=x|Xn=xn)就是说Xn+1的概率只和之前的
PY_smallH·2022-11-21 10:47

python线性回归实现(简易版+原理版)

线性回归模型样例:假设1：影响房价的关键因素是卧室个数和居住面积等因素，即为x1,x2,x3假设2：成交价的关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b这里我们通常将w理解为权重，b理解为偏差量
小朱在努力·2022-11-21 10:50
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