线性schauder理论 部分

【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变,但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
模型 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异,会导致千差万别的运动现象,这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
模型 参数 理论 matlab

【算法】【线性表】两数之和

1 题目 趁着 RocketMQ在打包,做道算法题。 给一个整数数组,找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。 你需要实现的函数twoSum需要返回这两个数的下标, 并且第一个下标小于第二个下标。注意这里下标的范围是 0 到 n-1。 样例 1: 输入: numbers = [2,7, ......
之和 线性 算法

机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
正则 regularization 线性 函数 损失

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
模型 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.2.洛伦兹吸引子

​ 【matlab混沌理论】1.2.洛伦兹吸引子 Lorenz洛伦兹吸引子。定义洛伦兹函数组后,通过ode45函数求解此微分方程方程。 input: % Lorenz函数的洛伦兹吸引子 % 2.定义模型参数 sigma = 10; beta = 8/3; rho = 28; % 定义一组初始条件和一 ......
引子 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.1.混沌理论简介

​混沌理论 1.简介 混沌理论是一个跨学科的科学研究领域和数学分支,专注于对初始条件高度敏感的动力系统的基本模式和确定性定律,曾被认为具有完全随机的无序和不规则状态。混沌理论指出,在混沌复杂系统的表面随机性中,存在潜在的模式、互连、恒定反馈回路、重复、自相似、分形和自组织。蝴蝶效应是混沌的一个基本原 ......
理论 简介 matlab

css图片等比放大居中|超出部分隐藏

图片等比放大居中 在一些情况下需要保证图片缩略图窗口大小固定,但是图片分辨率比例多种多样,需要在展示固定比例的窗口下展示不同分辨率的图片,还需保证展示的图片不被拉伸变形,保持原有比例的基础上进行等比放大。 // 外层 .img-box { // 等比放大图片,超出部分隐藏 width: 120px; ......
部分 图片 css

【算法】【线性表】最长单词

1 题目 给一个词典,找出其中所有最长的单词。 样例 1: 输入: { "dog", "google", "facebook", "internationalization", "blabla" } 输出: ["internationalization"] 样例 2: 输入: { "like", " ......
线性 算法 单词

世微 AP5101C 兼容vas1086 高压线性降压恒流车灯驱动IC 宽压5-100V LED电源

产品描述 AP5101C 是一款高压线性 LED 恒流芯片 , 外围简单 、 内置功率管 , 适用于6- 100V 输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。AP5101C 可实现内置MOS 做 2.0A,外置 MOS 可做 3.0A 的。AP5101C 内置温度保护功能 ,温度保护 ......
车灯 线性 高压 电源 5101C

【算法】【线性表】最长公共前缀

1 题目 给k个字符串,求出他们的最长公共前缀(LCP) 样例 1: 输入: k个字符串 = ["ABCD", "ABEF", "ACEF"] 输出: "A" 解释:公共最长前缀是"A". 样例 2: 输入: k个字符串 = ["ABCDEFG", "ABCEFG", "ABCEFA"] 输出: " ......
前缀 线性 算法

IDEA链接MySQL数据库遇到的部分问题及解决方案

合理怀疑MySQL是不是克我,上次配环境配到崩溃就是因为MySQL安装失败,这次是因为链接不上IDEA 闲话少叙,直接看代码、报错信息以及解决方式: 代码: package jdbc; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager ......
解决方案 部分 链接 数据库 方案

#P1114. 多重部分和问题

每个数字选与不选的01背包 本题的核心就是每个容量j,最多选t[i]个,然后不断递归 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=105; const int M=1e5+10; int w[N],t[N]; int dp[M]; ......
部分 问题 1114

【算法】【线性表】最长连续序列

1 题目 给定一个未排序的整数数组num,找出最长连续序列的长度。 样例 1: 输入: num = [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出: 4 解释:这个最长的连续序列是 [1, 2, 3, 4]. 返回所求长度 4 2 解答 public class Solution { /** * ......
线性 序列 算法

Dest0g3-web部分wp

最近的大赛很多,但是在群里也不会做,而且事比较多,所以就找点简单的小比赛查漏补缺一下,因为感觉自己基础不是很牢固。 phpdest <?php highlight_file(__FILE__); require_once 'flag.php'; if(isset($_GET['file'])) { ......
部分 Dest0g Dest0 Dest web

机器学习-线性回归-样本归一化处理-05

目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如: theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
线性 样本 机器 05

机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04

1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
梯度 线性 机器 04

机器学习-线性回归-梯度下降法-03

1. 梯度下降法 梯度: 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch:一次迭代 ......
梯度 线性 机器 03

机器学习-线性回归-模型解析解-02

1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
线性 模型 机器 02

模型理论知识

人工智能:机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习: 2.机器学习三要素:数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法,自动的归纳逻辑或规则,并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的,得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
模型 理论 知识

Random伪随机数,生成的数大部分相同

Random是主要产生伪随机数的类,它主要包括两个构造函数(无参构造函数和带一个Int32类型参数的构造函数),无参构造函数主要采用系统时间作为随机种子,带参数的构造函数需要自己去指定随机种子。而在很短的时间内生成大量随机数的时候,由于时间相当短暂,很大的可能性一部分随机数生成时,取到作为随机种子的 ......
随机数 大部分 Random

[持续更新][数据结构][算法]涵盖线性表、栈、链表、队列、图、动态规划、分治递归、回溯贪心分支限界、击穿专业课!!!

备考考点整理 内部排序表格 树的主要考点 二叉树的常考 紧紧抓住 \(n_0 = n_2+1\) \(n=n_0+n_1+n_2...n_m\) \(n=n_1+2*n_2+3*n_3...m*n_m\) +1 哈夫曼树没有度为1的结点,也就是\(n_1=0\) 完全二叉树常考 总结 最大岛屿问题( ......
限界 数据结构 队列 专业课 线性

图片铺满div元素不变形,超出部分隐藏,保留中心部分css代码

在我们网站更新文章的时候,经常会插入图片,丰富信息。但是我们插入的图片长宽比例并不一定是固定的。我们在调用缩略图的时候,常常会出现图片变形的情况,高和宽不成比例。那么如何让图片不变形,又能铺满div元素呢?我们可以使用css代码中object-fit属性来实现。object-fit属性指定元素的内容 ......
部分 不变形 元素 代码 图片

VS 编译报错,未能找到 "XXX" 的一部分

出现这个报错,最大的可能是路径太长了,windows 路径的默认最大长度是260 个字符,路径超过此长度就会报错 解决方法:启用长路径 找到注册表 Computer\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\FileSystem\Long ......
quot XXX VS

【算法】【线性表】两个排序数组的中位数

1 题目 两个排序的数组A和B分别含有m和n个数,找到两个排序数组的中位数,要求时间复杂度应为 O(log(m + n))。 中位数的定义: 这里的中位数等同于数学定义里的中位数。 中位数是排序后数组的中间值。 如果有数组中有n个数且n是奇数,则中位数为 A((n-1)/2)。 如果有数组中有n个数 ......
中位数 数组 线性 算法 两个

模拟集成电路设计系列博客——4.2.2 线性区晶体管跨导器

4.2.2 线性区晶体管跨导器 本节我们将讨论使用工作在线性区的晶体管构成的跨导器。需要说明的是,在下面介绍的电路中,并不是所有的晶体管都处于先行区。一些晶体管被偏置在饱和区,但是电路的跨导由一到两个被偏置在线性区的关键晶体管来决定。 首先我们会议一下对于n管来说线性区的电流公式: \[I_D=\m ......
晶体管 电路设计 晶体 线性 电路

机器学习的算法——线性回归

1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习,无监督学习主要是聚类方面的算法,而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习,且属于其中的回归类问题,另外有一种逻辑回归,他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 (1)大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
线性 算法 机器

【算法】【线性表】搜索旋转排序数组(有重复数据)

1 题目 跟进“搜索旋转排序数组”,假如有重复元素又将如何?是否会影响运行时间复杂度?如何影响?为何会影响?写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。 样例 1: 输入: A = [] target = 1 输出: false 解释:数组为空,1不在数组中。 样例 2: 输入: A = [3,4 ......
数组 线性 算法 数据

1.理论、算法、协议

1.CAP 理论 CAP 也就是 Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition Tolerance(分区容错性) 这三个单词首字母组合。 在理论计算机科学中,CAP 定理(CAP theorem)指出对于一个分布式系统来说,当设计读写操作时,只能同时满足以 ......
算法 理论

Top Tree 相关理论扯淡

目录前言Top Cluster 分解与 Top Tree从树分块说起簇、簇操作、树的簇表示法基于重量平衡的静态 Top Tree动态 Top Tree簇与 Top Tree 的性质静态 Top Tree 的应用树上信息合并链上修改与查询子树修改与查询维护动态直径例 1:【2023 集训队互测 Rou ......
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