PID算法简单剖析如下: 1.首先我们来看一下PID系统的基本组成模块: 如图所示,图中相关参数的表示如下: r(t):系统实际上需要的输出值,这是一个标准值,在我们设定了之后让这个系统去逼近的一个值(随时间变化的原因是,我们对系统的需求不同才会改变!) y(t):系统当前的输出值,这个值应该需要趋近于我们设定的值,当我们没有增加PID控制模块之前,它是由被控对象通过r(t)输入直接产生的. e(t):系统由于某些扰动,导致的系统产生的偏差,实际输出的值和想要设定的初始值r(t)的差值. u(t

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的串的朴素模式匹配算法.KMP模式匹配算法.KMP模式匹配算法的改进算法. 1.朴素的模式匹配算法 为主串和子串分别定义指针i,j. (1)当 i 和 j 位置上的字母相同时,两个指针都指向下一个位置继续比较: (2)当 i 和 j 位置上的字母不同时,i 退回上次匹配首位的下一位,j 则返回子串的首位. (注:该图从下标为1开始 ) 实现程序: /** * 朴素的模式匹配算法 * 说明:下标从0开始,与书稍有不同,但原理一样 * @author

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

--喜欢记得关注我哟[shoshana]-- 目录 1.朴素的模式匹配算法2.KMP模式匹配算法 2.1 KMP模式匹配算法的主体思路 2.2 next[]的定义与求解 2.3 KMP完整代码 2.4 一道题目3.KMP模式匹配算法改进 4.朴素算法和KMP算法的时间复杂度分析 5.KMP算法next[]数组理解附: 正文 字符串匹配 给你两个字符串,寻找其中一个字符串是否包含另一个字符串,如果包含,返回包含的起始位置. 如下面两个字符串: string s = "bacbababadababa

小伙伴你的程序还是停留在糊墙吗?优化代码可以显示程序员的素质欧! 普及一下基础了欧: 一层for简写:y = [1,2,3,4,5,6],[(i*2) for i in y ]       会输出  [2, 4, 6, 8, 10, 12] ,标准形式为: [ 对i的操作 for i in 列表 ] 两层for循环:[对i的操作 for 单个元素 in 列表 for i in 单个元素], 例子: y_list = ['assss','dvv']  [print(i) for y in y_li

简单选择排序算法: 基本思想: 在待排序数据中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换:然后在剩下的数中选出最小的数与第二个数交换:依次类推,直至循环到只剩下两个数进行比较为止. 实例: 0.初始状态 3,1,5,7,2,4,9,6(共8个数) 1.n=8 个数中,最小数值为1,与第一个数交换:1,3,5,7,2,4,9,6 2.剩下 n-1=7 个数中,最小数值为2,与第二个数交换:1,2,5,7,3,4,9,6 3.剩下 n-2=6 个数中,最小数值为3,与第三个数交换:1,2,3,7,5,4

上一篇文章 SURF算法与源码分析.上 中主要分析的是SURF特征点定位的算法原理与相关OpenCV中的源码分析,这篇文章接着上篇文章对已经定位到的SURF特征点进行特征描述.这一步至关重要,这是SURF特征点匹配的基础.总体来说算法思路和SIFT相似,只是每一步都做了不同程度的近似与简化,提高了效率. 1. SURF特征点方向分配 为了保证特征矢量具有旋转不变性,与SIFT特征一样,需要对每个特征点分配一个主方向.为些,我们需要以特征点为中心,以$6s$($s = 1.2 *L /9$为特征点

本文主要讲述KMP已经KMP的一种改进方法.若发现不正确的地方,欢迎交流指出,谢谢! KMP算法的基本思想: KMP的算法流程: 每当一趟匹配过程中出现字符比较不等时,不需回溯 i 指针,而是利用已经得到的部分匹配的结果将模式向右滑动尽可能远的一段距离后,继续进行比较. 设S为目标串,T为模式串,设 i 指针和 j 指针分别指示目标串和模式串中正待比较的字符. 开始时,令i=0,j=0.如果Si==Tj,则使i和j的值分别增加l:反之,i不变,j的值退回到j=next[j]的位置(即模式串右滑)

Hard Life Time Limit: 8000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9012   Accepted: 2614 Case Time Limit: 2000MS   Special Judge Description John is a Chief Executive Officer at a privately owned medium size company. The owner of the company has

主要机器学习算法的project适用性分析 前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈.只是这件事情,也仅仅是在机器学习的深度上进一步拓展,而机器学习的广度(也即project化实践)上,仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的领域依旧不用. project性分析的作用 project上的琐事 机器学习的使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为推演能力.能转化是一方面.转化的效率则是还有一方面.科研性质的AlphaGo,拥有近乎无限的计算资

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em/1.2 KaTeX_M

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg

Trie树的python实现(leetcode 208) #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- import sys import pdb reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class TrieNode(object): """Trie节点 Attributes: _val: 本节点的值(非None即作为结束判断条件) _next: 后继节点 ""&q

KMP算法以及优化(代码分析以及求解next数组和nextval数组) 来了,数据结构及算法的内容来了,这才是我们的专攻,前面写的都是开胃小菜,本篇文章,侧重考研408方向,所以保证了你只要看懂了,题一定会做,难道这样思想还会不会么?如果只想看next数组以及nextval数组的求解可以直接跳到相应部分,思想总结的很干~~ 网上的next数组版本解惑 先总结一下,一般KMP算法的next数组结果有两个版本,我们需要知道为什么会存在这种问题,其实就是前缀和后缀没有匹配的时候next数组为0还是为1

一  概述 图像处理算法一般是用matla或OpenCV实现的,若是用FPGA实现,设计思路差别极大.matlab和opencv的优势:这些工具的优势在于可以方便地载入图像文件,或输出数据到图像文件,同时提供了大量的API函数,便于使用者快速实现想要的功能,同时又能通过查看图像文件直观地看到预想结果.将算法直接在FPGA实现是有难度和漫长的,在matlab中,一个直方图处理和双边滤波器,引导图像滤波,仅仅一行代码即可,有现成的函数调用,十分简单.而在FPGA实现则需要考虑帧缓存,算法的设计结构与

一. 马氏距离 我们熟悉的欧氏距离虽然很有用,但也有明显的缺点.它将样品的不同属性(即各指标或各变量)之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求.例如,在教育研究中,经常遇到对人的分析和判别,个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性.因此,有时需要采用不同的距离函数. 如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离,那么对一切i,j和k,dij应该满足如下四个条件:    ①当且仅当i=j时,dij=0 ②dij>0 ③dij＝dji(对称性) ④dij≤dik+dkj(三角不等式) 显

Fixed-Point Designer™ 提供开发定点和单精度算法所需的数据类型和工具,以在嵌入式硬件上进行性能优化.Fixed-Point Designer 会分析您的设计并提供建议的数据类型和属性,例如字长和定标.您可以指定详细的数据属性,如舍入模式和溢出操作,以及混合单精度和定点数据.您可以执行位真仿真来观察有限范围和精度的影响,而无需在硬件上实现设计. Fixed-Point Designer 可让您将双精度算法转换为单精度或定点.您可以创建和优化满足数值精度要求和目标硬件约束的数据类

哈希计算就是努力的把比较大的数据存放到相对较小的空间中.最常见的哈希算法是取模法.下面简单讲讲取模法的计算过程.比如:数组的长度是5.这时有一个数据是6.那么如何把这个6存放到长度只有5的数组中呢.按照取模法,计算6%5,结果是1,那么就把6放到数组下标是1的位置.那么,7就应该放到2这个位置.到此位置,哈斯冲突还没有出现.这时,有个数据是11,按照取模法,11%5＝1,也等于1.那么原来数组下标是1的地方已经有数了,是6.这时又计算出1这个位置,那么数组1这个位置,就必须储存两个数了.这时,就

前言 在汽车领域,近几年车内网络通讯方式的变革诉求,期望能够有更高的数据传输速率,以及保证实时性的通讯方式引入.例如对于ADAS而言,传统的CAN总线已经远远不能满足其对通讯的要求,而基于车载以太网的TSN网络是一个更好的解决方案,它在保证传输带宽的同时,也保证了数据的时序.极低延时和可靠性. TSN 验证及测试环境概述 德国TSN Systems公司提供了用于TSN 测量和分析的软件工具TSN tools 以及硬件工具TSN Box,利用TSN Tools以及TSN Box,可以快速构建一个支

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

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