线性代数 代数 标准型 线性
71.C++标准库类型string
标准库类型string表示可变长的字符序列，使用string类型必须首先包含 string头文件。作为标准库的一部分，string定义在命名空间std中。接下来的示例都假定已包含了下述代码： itinclude <string> using std::string; 1.定义和初始化string对象 ......
算法笔记的笔记——第6章 C++标准模板库（STL）
vector 变长数组 长度根据需要而自动改变的数组 可以用来以邻接表的方式储存图 使用 头文件：#include <vector> 命名空间：using namespace std; 定义 vector<typename> name; 相当于一维数组name[SIZE]，但长度可变。typenam ......
14.1阵列（线性阵列）
1.间距和数量阵列 2.到参考阵列（可调整数量或者间距，到选择的参考面停止），此位置的偏移距离指的是参考面的偏移 3.选择所选参考后数量可以超出2中的到参考， 4.选择第二个方向阵列 5.可跳过的实例 6.设置位移及尺寸的增量 7.延伸 7.结束 ......
多元线性回归
多元线性回归 1、目标： 扩展我们的回归模型例程以支持多种功能 扩展数据结构以支持多种功能 重写预测、成本和梯度例程以支持多种功能 利用NumPy np.dot对其实现进行矢量化，以提高速度和简洁性 import copy, math import numpy as np import matplo ......
WEB标准
一.什么是WEB标准 web标准是由W3C组织和其他标准化组织制定的一系列标准的集合,W3C(万维网联盟)是国际最著名的标准化组织 1.1为什么需要Web标准 浏览器不同,他们显示页面或者排版就有些许差异 遵循Web标准除了可以让不同的开发人员写出页面的更标准,更统一外,还有以下优点 让web的发展 ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
线性代数与空间解析几何入门
本文的目的是将三位立体几何问题机械化形式化，降低对空间想象力的要求，进而引入积和式，并用其解决带限制的排列问题，然后从积和式引入行列式，并对其性质进行对比，最后运用矩阵解决线性方程组求解，旋转，以及一般的二次曲线 本文要介绍的: 平面的法向量，平面的点法式和一般式方程，三维直线的方程，二维和三维叉乘 ......
「线性DP」垃圾陷阱
本题为3月21日23上半学期集训每日一题中A题的题解 题面 题目描述 卡门――农夫约翰极其珍视的一条Holsteins奶牛――已经落了到“垃圾井”中。“垃圾井”是农夫们扔垃圾的地方，它的深度为D( $2\leq D\leq 100$)英尺。 卡门想把垃圾堆起来，等到堆得与井同样高时，她就能逃出井外了 ......
can 协议的 标准帧与数据帧的区别
首先结合 正点原子的 linux 驱动手册中的 关于can 的一节介绍。 关于 仲裁段。 关于IDE的说明 这里的报文识别码 就是ID 这里我有疑问， 这里的8个字节的数据是指的 数据段吗？ 这里 标准帧与扩展帧对应的是 标准数据帧，扩展数据帧，标准远程帧， 扩展远程帧。 这里的 CAN2.0A以及 ......
Linux & 标准C语言学习 <DAY17> *完结
一、文件 1、文件的分类 1.文本文件 是人能看得懂的文件，存储的是字符符号的ASCII码的二进制 //存储'2''5''5'的二进制，显示255 2.二进制文件 存储的是数据的补码二进制 //存储255：1111 1111 2、文件IO FILE *fopen(const char *path, ......
线性回归的梯度下降
线性回归的梯度下降 问题陈述： 让我们使用与之前相同的两个数据点 - 1000平方英尺的房子以300，000美元的价格出售，而2000平方英尺的房屋以500，000美元的价格出售。 import math, copy import numpy as np import matplotlib.pypl ......
三十分钟理解：线性插值，双线性插值Bilinear Interpolation算法
https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 ......
【标准的产品解决方案】Softerra与上海道宁为IT行业提供优质且全面的解决方案，帮助世界各地的企业应对严苛的IT挑战
Softerra为IT行业提供标准产品和解决方案以及从头开始研发定制软件，以及物联网、定制芯片和电子产品等提供嵌入式研发服务 ......
关于网线的线序标准-T568A和T568B-以及交叉线与直通线
网线连接水晶头主要有两种标准接法,分别是TIA/EIA 568A和TIA/EIA 568B标准 一般简称为T568A和T568B标准，这里先分别说一下两种标准的线序： T568A标准：绿白，绿，橙白，蓝，蓝白，橙，棕白，棕 T568B标准：橙白，橙，绿白，蓝，蓝白，绿，棕白，棕 不过现在大部分采用的 ......
使用Python标准库修改 Windows 系统代理
转载：https://www.jianshu.com/p/6862d35e2855?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg Why 在用 Python 编写一些网络相关的脚本时经常会需要连上特定代理。而面向 Google 编程又必须能时刻上 Google 。来回切换实在太麻烦。必然要让脚 ......
数据库原理--关系代数
关系代数 概述 关系代数是研究数据库的一个重要工具，是一种抽象的查询语言，其运算的对象、结果均为关系。实际上关系的运算既包括关系运算，也包括集合运算，从细节入手还包括比较和逻辑运算。 原始运算 如同任何代数，一些运算是原始的，而可以通过原始运算来定义的另一些运算是导出的。 并（Union） 并操作( ......
非线性优化问题基本形式概述
非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用 1.0 最小二乘基础概念 定义 $\quad$ 找到一个 n 维的变量 $\mathbf{x}^{*} \in \mathbb{R}^{n}$ , 使得损失函数 $F(\mathbf{x})$ 取局部最小值： $$ F(\mathbf{x})=\frac{1 ......
【数据结构与算法学习】线性表（顺序表、单链表、双向链表、循环链表）
实现语言：C++ 1. 线性表相关概念 线性表（Linear List） 是由n(n≥0)个具有相同特性（数据类型）的数据元素（结点）a1，a2，...，ai-1，ai，ai+1，...，an组成的有限序列。 其中，a1为线性起点（起始结点），an为线性终点（终端结点）。对于每一个数据元素ai，我们 ......
线性表的顺序存储C++代码
我学习顺序表时找不到相关的代码，以及我不清楚写一个线性表需要的知识，当我写出来可以使用的线性表我就把这些内容贴了出来。 前置知识点：结构体，常量指针，new和delete 顺序表的特点： 需要一片连续的存储空间 逻辑上相连的数据的存储位置也是相邻的。 所以如果我们想要创建一个顺序表我们需要做两件 ......
视觉SLAM基础-李群和李代数
李群和李代数 引言 为什么会有李群和李代数的引出。在通常的 SLAM 中，我们估计的无非就是在极短的时间内物体的一个相对位姿运动，然后进行累加，即可得到物体的当前位置，即 SLAM 中的定位问题，但是往往该运动在较短的时间内其变化量是极小的。 通常其运动变化我们可以使用旋转加平移进行表示，即 ......
多特征线性回归
多特征线性回归 在单特征线性回归模型中，我们通过一个特征对目标变量进行预测，例如通过房子的大小来预测房价。但实际现实生活中，影响房价的因素往往不止面积一个，例如还有房间数、楼层、位置等等，所以我们需要用到多特征的模型来对房价进行预测。 一、规定符号 xj：第j个特征 n：特征的数量 x(i)：第i个 ......
动态规划 线性DP
动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不像前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的 ......
标准&有效的项目开发流程
代码版本管理 在项目中，代码的版本管理非常重要。每个需求版本的代码开发在版本控制里都应该经过以下几个步骤。 在master分支中拉取该需求版本的两个分支，一个feature分支，一个release分支；feature分支用于接受个人分支merge过来的代码，并用于部署dev环境。feature的代码 ......
深度学习炼丹-数据标准化
当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。 ......
线性方程组的直接解法——Gauss消去法
考虑线性方程组 $$\mathrm{A}x=\mathrm{b}$$ 其中，$\mathrm{A}=(a_{ij}){n\times n}$，$\mathrm{b}=[b_1,b_2,\cdots,b_n]^{\mathrm{T}}$。在线性代数的课程中，我们已经学习过Gauss消元法，具体操作是将 ......
深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」
相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
从近世代数的角度理解补码
介绍 模数加法形成了一种数学结构，成为阿贝尔群（Abelian group）,这是以丹麦数学家阿贝尔的名字命名的。 前置知识 定义1. 设$a,b\in Z$，如果存在$q\in Z$使得$a=qb$，则称$b$整除$a$，记为$b|a$。 定义2. 设$a,b\in Z$，$b>0$，$a=qb+ ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......