本篇博文为追忆以前写过的算法系列第四篇 温故知新 本篇于2009年发表于百度博客,当时还没接触CSDN.所以是文学和技术博客混淆,只是这个程序博文訪问量突破2000,有不少网友评论互动.应该对非常多人有一定的帮助. 程序介绍了数学建模中经典问题的两种解法,即席位分配问题! %适用于全部情况 BY Gu clear all clc %惯例Q值法分配席位,wy为席位数.ps为人数总和,R为分配方案 wy=19; P=[103 63 34] %菜单选项 MENUN=menu('选择方法','…

一:上代码 #比例法def rate_method(p,n):    lst =[] #保存各组席位数    sum_ =sum(p)    #人数和    k =0#临时变量    for i in p:        lst.append(i/sum_*n)        k += int(i/sum_*n)     while k!=n:        max_ =0        for i in lst:            max_ =i if (i -int(i)) > max_…

#-*- coding: utf-8 -*- #确定最佳p.d.q值 import pandas as pd #参数初始化 discfile = '../data/discdata_processed.xls' data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from stats…

Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用…

电感的Q值又称为品质因数,即在通过一定频率信号时,感抗与等效损耗之比.品质因数越高即系统损耗越小效率越高,一般为50`100,最高500左右,再大就会烧毁.一般Q值与很多因素有关:绕线粗细,长度与直径比.绕线骨架等,频率越高Q越大,介电陶瓷比铁氧体Q大.,高Q值指高频电感使用时的低损耗和高适应性. 电感的高准确率不等于高Q值. 利用 高Q值场合:调谐回路. 避免高Q值场合:电源退耦电路中,LC自谐振不利于频率的消除. 电感的感抗X=2PIFL,设计时谐振频率点应该远高于工作频率,否则谐振时损毁几…

1, 电容模型 电容阻抗可以表示为: 可算得自谐振频率点为: 在该点,容抗与感抗差为0,电容表现出纯电阻性. 2, 阻抗曲线 自谐点是区分电容器呈容性还是感性的分界点.从阻抗曲线看,在自谐点附近阻抗较小,因此去耦电容都有一定的工作范围,只有在自谐点附近电容才有较好的去耦作用. 3, Q值 因为电容可以等效为RLC串行电路, 因此它也会存在品质因素,即Q值. RLC串联电路Q值定义为谐振时感抗(容抗)与串联电阻的比值: 可见Q值仅与电路参数有关,与工作频率无关. 4, Q值与滤波 Q值与电路频率选…

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似…

昨天,用了大量篇幅讲了Spyder的各种问题,之所以要用Spyder,最重要的一个原因就是能够非常方便的查看中间变量的值.类似MATLAB的工作空间,非常方便.如下图所示: 但是Spyder的代码自动补全功能和成员变量提示功能确实没有pycharm做得好.而且很大一部分人都用的是Pycharm.那么Pycharm能不能像Spyder一样,能够查看中间变量的值呢,答案是肯定的.接下来我讲说一说如何把Pycharm界面做的像Spyder一样,这样又能查看中间变量,又能很好的利用你心爱的Pycharm…

MVC的工作原理: 注:ASP.NET MVC中的url 特殊:构成 http//....../控制器名/方法名 默认: 1.Url请求直接来到Controller中 2.Controller从Model中取数据(Model可能去访问数据库) 3.Controller根据业务逻辑选择合适的View呈现给客户端 4.View返回给客户端 Application_start() RegisterToutes:注册路由(方法名) 作用:规定ASP.NET MVC路径的格式的 路由:这里的路由是指ASP…

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning…