Convert model from continuous to discrete time sysd =c2d(sys,Ts)sysd =c2d(sys,Ts,method)sysd =c2d(sys,Ts,opts)[sysd,G]= c2d(sys,Ts,method)[sysd,G]= c2d(sys,Ts,opts)

[题意]:给你一个数k,求所有使得1/k = 1/x + 1/y成立的x≥y的整数对. [分析]:枚举所有在区间[k+1, 2k]上的 y 即可,当 1/k - 1/y 的结果分子为1即为一组解. [代码]: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int x[10005]; int y[10005]; #define LL long long int main() { int k,c; while(~scanf("%d",

基本运算: 一,矩阵的生成 clc ; clear all; close all; 1.直接输入 A = [ 1 ,2 ,3,4;2,3,4,5;3,4,5,6] A = 1 2 3 4 2 3 4 5 3 4 5 6 1)矩阵元素可以是表达式 B = [sin(pi/2),4*8] B = 1 32 2)矩阵元素可以是复数 C = [3+2i,2+6i,4-3i] C = 3.0000 + 2.0000i 2.0000 + 6.0000i 4.0000 - 3.0000i 2.使用函数建立矩阵

转载:码农场 » TextRank算法提取关键词的Java实现 谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好. TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.TextRank也 不例外:

QQ:231469242 原创 单个PDF内容提取 # -*- coding: utf-8 -*- """ io.open() is the preferred, higher-level interface to file I/O. It wraps the OS-level file descriptor in an object that you can use to access the file in a Pythonic manner. os.open() is

为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1? (補充一句哦,題主問的方差 estimator 通常用 moments 方法估計.如果用的是 ML 方法,請不要多想不是你們想的那樣, 方差的 estimator 的期望一樣是有 bias 的,有興趣的同學可以自己用正態分佈算算看.) 本來,按照定義,方差的 estimator 應該是這個:但,這個 estimator 有 bias,因為:而 (n-1)/n * σ² != σ² ,所以,為了避免使用有 bias 的 estim

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息

%PID Controller clear all; close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s  sys=tf(,]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0; %输入向量 的初始状态 y_1=0.0;y_2=0.0;y_3=0.0; %输出的初始状态 x=[,,]'; %PID的3个参数K

Matlab常用函数 Matlab的内部常数  eps   浮点相对精度  pi  圆周率  exp  自然对数的底数e  i 或j  虚数单位  Inf或 inf  无穷大 Matlab概率密度函数  betapdf  β概率密度函数  binopdf 二项概率密度函数  chi2pdf  x2概率密度函数  exppdf  指数概率密度函数  fpdf    F概率密度函数  gampdf    γ概率密度函数  geopdf  几何概率密度函数  hygepdf    超几何概率密度函数

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

原文来自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门 一． LDA算法概述:       线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性判别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别

首先,增量式PID的实现公式: 式中 Δe(k)=e(k)-e(k-1) 进一步可以改写成 式中      . . 为了便于理解,也可写成: 式中e(k)为第k次采样时的设定值与实际值的差,e(k-1)为上一次采样时的设定值与实际值的差值,e(k-2)一样类推. 所以增量式PID 输出的是控制量的增量,无积分作用,因此该方法适用于执行机构带积分部件的对象,如步进电机等,而位置式PID适用于执行机构不带积分部件的对象,如电液伺服阀. 而且,由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误

LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳

一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此

该文转自博客园: https://www.cnblogs.com/kui-sdu/p/9048534.html %PID Controller clear, clc, close all; ts=0.001; %采样时间=0.001s sys=tf(5.235e005,[1,87.35,1.047e004,0]); %建立被控对象传递函数 dsys=c2d(sys,ts,'z'); %把传递函数离散化 [num,den]=tfdata(dsys,'v'); % 离散化后提取分子.分母 u_1=0

https://www.maplesoft.com/products/maple/ Maple高级应用和经典实例: https://wenku.baidu.com/view/f24696210722192e4536f65d.html Maple高级应用和经典实例: http://vdisk.weibo.com/s/dbLrQxb6KthZA Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一,在数学和科学领域享有盛誉,有“数学家的软件”之称.Maple 在全球拥有数百万用户,被广泛地应用于科

博客出处:http://blog.csdn.net/zhoufenqin/article/details/50497791 题目出处:https://www.patest.cn/contests/pat-a-practise 1001 题意:给出a+b,计算c=a+b,将c输出时每三个数加一个“,” 思路:数据范围比较小,根据特殊的数据范围,也可特殊求解,不解释 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring>

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状

调用模块的两种方式: #方式1 from decimal import Decimal Decimal('1.00') #方式2 import decimal decimal.Decimal('1.00') 分数与小数间的转换 #小数转换分数 (2.5).as_integer_ratio() #有时候转换出来的分数的分子分母都很大,可以通过限制最大分母值来控制 x=Fraction(1,3) a=float(x) c=Fraction(1,3) c.limit_denominator(10) #

Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基