0.完整代码 下面一段代码实现了2个功能： 1.用keras库编程实现拟合线性方程的回归模型； 2.对比了4种优化器的性能。...__class__, w_error, b_error)) 上面一段代码的运行结果如下： X[:5]: [ 2. 4. 6. 8. 10.]...1.结论 对于线性方程的回归模型，使用Adam优化器能够得到不错的拟合效果。
前段时间过冷水在学习中遇到了一个解非线性方程组的问题，遇到非线性方程组的的问题过冷水果断一如既往、毫不犹豫的 fsolve()、feval()函数走起，直到有人问我溯本求源的问题——非线性方程组求解算法...于是过冷水就去查了一下解非线性方程组的算法，觉得Newton-Raphson method算法针对我们的问题比较合适，本期过冷水就给大家讲讲该算法思路 已知方程f(x)=0有近似根xk将函数f(x)在xk...这是个线性方程，记其根为xk+1,则xk+1的计算公式为： ? 这就是解一元非线性方程的牛顿迭代法公式，我们的问题是非线性方程组，需要把一元扩展到二元。...对优化算法有了解的读者就知道初始值对优化算法影响是很大的，针对上述特定问题过冷水就想出了一种特殊判断初始值的方法。...复杂的非线性方程组往往会存在多解的情况，用算法或者matlab自带函数很难一次性求出全部解，都是给出初始值附近的解（局部解），过冷水就行如果能够用三维图绘制出线性方程组的解区间示意图该多好。
基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的...(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整...所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。...关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work....2基于局部权值阈值调整算法的改进思想本文提出的算法结合生物神经元学与记忆形成的特点⑸,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输出,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输出相差较大,那么我们就需要対未被激发的神经元的权值阈值进行调整
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前面在《遗传算法通识》中介绍了基本原理，这里结合实例，看看遗传算法是怎样解决实际问题的。...有一个函数： f(x)=x+10sin5x+7cos4x f(x)=x + 10\sin 5x + 7\cos 4x 求其在区间[-10,10]之间的最大值。...下面是该函数的图像： 在本例中，我们可以把x作为个体的染色体，函数值f(x)作为其适应度值，适应度越大，个体越优秀，最大的适应度就是我们要求的最大值。...np.cos(4 * x) # 个体类 class indivdual: def __init__(self): self.x = 0 # 染色体编码 self.fitness = 0 # 适应度值...其结果图像如下，红色点表示种群中个体的位置。
KMP算法的next和nextval值计算 先看看next数据值的求解方法 例：下标从1开始（若题中给定下标为0开始，把所有值-1即可） next数组的求解方法：根据前一个字符next，一直循环找到第一次匹配成功的下标...，并把next=1;如果当前字符与下标1字符都不相同，next值就为1（初始下标值） 第一位为0，第二位为1， 第三位：把前一个模式串字符b与下标next值所对应的字符比较，b 和a不同，next为1（...相同（下标为1）1+1=2 第六位：b和b相同(下标为2）2+1=3 第七位：a和c不同（下标为3），继续找，c下标为1，a和a相同(下标为1） 1+1=2 nextval数组求解方法：根据next数组的值作为下标找到第一个不同的字符...，把它的下标作为nextval的值；否则继续循环比较，直到与第一个字符也相同，此时，nextval值为0 第一位为0，第二位为1， 第三位：（当前下标字符）c与a（next值1作为下标的字符进行比较），...若不同则为初始下标值1 第四位: a和a相同（第一个字符），nextval值为0 第五位：b和b（下标为2），相同，继续比较，b的next为1，b和下标为1的比，即b和a比，不同，则nextval值为1
圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大，得到的π值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验，同时，运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写的程序，运行较慢。采用Fortran语言编写程序，会快很多，以下是抛洒不同的点，程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。
String[] args) { int test = test(10); System.out.println(test); } } 测试结果： 55 要理解该算法...很多人只知道递归是自己调用自己，却并不明白自己调用自己的变量作用域的关系，其实每一次调用自己它的变量都是独立的，是互不影响的，如果你实在理解不了，就把这所有递归的次数，每一次调用都当成不是在调用自己，而是另一个独立的方法...比如我们可以把上面的test()方法，写成10个test()方法，用1,2,3……10来区分，然后将上面的代码写成一个循环，没一次循环调用不同的方法，执行相同的逻辑，能得到相同的结果，这样有助于自己对递归的理解...其实递归真的没那么难，你觉得难可能是一种心理障碍，没有去思索它，缺乏了探索的精神而已。...你只需要把每一次递归都当成调用了一次方法，这个方法得到了一个返回结果，这个结果接着又调用了一个跟自己一样逻辑的方法，继续参与了运算，如果反复往返罢了！
基于FPGA的二值图像的膨胀算法的实现 1 背景知识 二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...二值图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。...图2 膨胀演示 在二值图像的膨胀算法过程中我们使用二值图像3x3图像矩阵，由图1可知，当九个格子中只要出现一个‘0’，经过膨胀算法后(x,y)点的值都会是‘0’。...只有（x,y）点以及相邻的八个点都是‘1’f(x,y)的值才是‘1’。这样就完成了二值图像的膨胀。 3 FPGA膨胀算法实现 ?...图6 膨胀后的结果图 结果分析： 由图5和图6来看，明显线条被加粗，膨胀算法实现。 至此，有兴趣的同学可以使用FPGA开发板自己来实验一下下面这个过程，已达到自我的理解和贯通。
基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现 九层之台，起于累土 1 背景知识 腐蚀和膨胀是形态学处理的基础，许多形态学算法都是以这两种操作作为基础的。 ?...图1 使用腐蚀去除图像中的部件 图1 a一幅大小为486x486的连线模板二值图像，图1b~d分别使用11x11,15X15和45X45的模板进行腐蚀。...我们从这个例子看到，腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。事实上，我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作，这种操作将小于模板的图像细节从图像中滤除。 2 腐蚀算法 使用白色腐蚀： ?...图2 腐蚀演示 在二值图像的腐蚀算法过程中我们使用二值图像3x3图像矩阵，由图2可知，当九个格子中不全为‘0’或者‘1’时，经过腐蚀算法后九个格子的值最终都会变成‘1’；如果九个全是‘1’或者‘0’时，...3 FPGA腐蚀算法实现 ? 图3 二值图像腐蚀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图，传入的是二值图像。
也就是说，bc这两个都依赖a的计算属性是割裂的，所以，每次重新计算值的时候，它们只能自己单独计算，而这种割裂就导致c在a变时计算一次，b变时再计算一次。 怎么办呢？...在这种等级划分中，我们确定哪些变量先重新计算，哪些后重新计算，也就是分批计算。而这个分批次的算法，就是本文的重点。先按住不讲。通过这个分批之后，每个变量我只需要计算一次。...按照这个顺序分批计算，只需要计算一次，我就能让所有的值都更新到正确的值。你可以自己去验证一下，是不是这样。 这是怎么做到的呢？...比如再计算c的时候，我根本不需要考虑说是a变了还是b变了，我只要确保按照批次，一批一批全量去算就行。在b后面再计算c，那么c的值就一定是正确的。...基于这个算法，我们实际上不需要去提炼最小依赖图，而可以直接用全图，因为即使我上全图，但是最后的计算量也只局限于需要重新计算的那些变量而已。
概述 按照处理对象的不同， 目前典型的连通性分析算法包括基于像素的方法和基于游程的方法。...实验结果表明该算法具有鲁棒、 高效的特性。 2. 算法描述 2.1 游程及 Blob 目标对象数据结构定义 不失一般性，设分割得到的二值图像中，背景像素灰度为0，目标像素灰度为 1。...算法结束后， 将动态生成一个 BLOB 链表，它描述了一幅图像中的全部目标对象。 2.2 数据准备 顺序扫描二值图像的每一行，可得到整幅图像的 RLE 表达形式。...RLE［ i］.s≤RLE［ i － 1］.e + 1 ( 1) RLE［ i］.e + 1≥RLE［ i － 1］.s ( 2) 2. 4 算法流程 算法约定: 设二值图像高度为 H， 记第 i 行的游程个数为...参考文献： 胡广华 面向光学薄膜瑕疵检测的二值图像快速Blob分析算法2011年10月 《计算机应用》第31卷 第10期 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。...积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法，这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。...基于积分图的形态学膨胀算法步骤 根据输入二值图像建立积分图 使用积分图索引查找结构元素重叠区块的像素总和，如果不为0 而且总和不等于窗口大小X255，则中心像素设为255 ，即膨胀 重复第二步实现对每个像素点做相同计算...从上面可以看出，基于积分图的方式，随着结构元素的变大，计算时间趋于一个常量时间值-C，而基于传统方式随着结构元素变大，时间消耗成几何级数增加。...充分证明了基于积分图方式二值膨胀操作是一种高效时间线性化的算法实现。
原理很简单，初始分20箱或更多，先确保每箱中都含有0，1标签，对不包含0，1标签的箱向前合并，计算各箱卡方值，对卡方值最小的箱向后合并，代码如下 import pandas as pd import...0.266233 152.061.0293181774310920.0570560.242909 261.072.026332865271970.0318050.853755 到此这篇关于python 基于卡方值分箱算法的实现示例的文章就介绍到这了...,更多相关python 卡方值分箱算法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
基于深度学习的视觉里程计算法 介绍 近年来,视觉里程计广泛应用于机器人和自动驾驶等领域,传统方法求解视觉里程计需基于特征提取、特征 匹配和相机校准等复杂过程,同时各个模块之间要耦合在一起才能达到较好的效果...环境 噪声的干扰以及传感器的精度会影响传统算法的特征提取精度,进而影响视觉里程计的估算精度。鉴于此,提出 一种基于深度学习并融合注意力机制的视觉里程计算法,该算法可以舍弃传统算法复杂的操作过程。...但是由于 VO 算法考虑了连续图像序列的相关信息,需要处理和发现图像之间更多的低层几何变换信息,因此在处理 VO 问题仅仅使用 CNN 是不够的。基于以上问题,本文提出一种基于深度学习的VO 算法。...总的来说,基于特征点的方法对于特征点的提取和匹配十分耗时而且计算复杂度很高,同时提取到的特征点不具有全局性,也会丢失一部分信息。当图像不具备明显的纹理信息时,基于特征点的方法很难提取到特征点。...Roberts等[7]首先基于学习的方法将每帧图像划分为网格单元并计算每个单元的光流,然后采用k 最近邻(KNN)算法来估计当前位姿变化情况,虽然该方法不如几何方法准确,但其具有可行性。
// 快速计算 (a ^ p) % m 的值 __int64 FastM(__int64 a, __int64 p, __int64 m){ if (p == 0) return 1;
基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现 1 背景知识 二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。 二值图像的边界提取主要基于黑白区域的边界查找。和许多边界查找算法相比它适合于二值图像。 ?...图1 二值图像边界提取演示 如图1 所示，图1 a为一幅简单的二值图像，经过边界提取后形成如图1 b 所示的图像，显示出了白色区域的轮廓。...3 FPGA二值图像边界提取算法实现 ? 图3二值图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入的是二值图像。...推荐阅读： 《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》 《基于FPGA的二值图像的膨胀算法的实现》
我们在做A/B试验评估的时候需要借助p_value,这篇文章记录如何利用python计算两组数据的显著性。...值远大于0.05，那么我们认为两总体具有方差齐性。...stats.ttest_ind(data1,data2,equal_var=False) // TTest中默认是具有方差齐性 三、结果解释 当p值小于某个显著性水平α(比如0.05)时，则认为样本均值存在显著差异...当t值大于0，则有(（1-p）* 100)%的把握认为认为第一组数据好与第二组数据。例如p=0.05,那么我们有95%的把握认为第一组数据好于第二组数据。...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
悉尼科技大学量子计算研究员 MáriaKieferová 说：「这两篇论文的有趣之处在于，他们找到了一种机制，在给定一些假设的情况下，它们拥有高效的算法。...他的团队的算法使用称为「Carleman 线性化」的技术，将这些非线性系统变成了一系列更易于理解的线性方程组。 问题是，量子计算机所基于的物理学本质上是线性的。...研究人员必须弄清楚他们可以从中删除哪些方程，以获得足够好的近似值。「停止在等式 10 上？还是等式 20？」...根据 Kiani 的说法，由 MIT 领导的研究并未严格证明任何限制其算法的定理。但是该小组计划通过在量子计算机上运行小规模测试来进一步了解算法的局限性，然后再处理更具挑战性的问题。...两种技术给我们带来的最重要的警示是，量子解决方案从根本上不同于经典解决方案。量子状态对应的是概率，而不是绝对值，比如你无需观察喷气机机身各个部分周围的气流，而是获取平均速度或检测停滞的空气。
p值的计算，R语言和python的实现 今天来说说频率中假设检验要依赖的评估指标：p值，对，你也许很清楚的知道它表达的意思，但是它是怎么算得的呢？不知道你是否知道呢？...这次将介绍几种分布计算p值的方法（套路）。 这里以两样本均值的假设检验为例来说明。...要介绍的分布有： 正态分布 t分布 设两样本分别为XX和YY，基于中心极限定理，无论XX和YY属于什么分布，只要样本量足够大，它们的均值服从正态分布。.../67640775 p值是说在原假设成立的条件下，原假设发生的概率，若是p值小于0.05，发生概率小于0.05时，认为是小概率发生了，即是差异性显著，拒绝原假设。...公式： 双边假设的p值： p=P(z<−|x¯−y¯S2xn+S2ym−−−−−−−√|) p = P( z < -| \frac{ \overline{x} - \overline{y
1.获得key对象的hashcode 首先调用key对象的hashcode() 方法，获得key的hashcode值 2.根据hashcode计算出hash值（要求在[0，数组长度-1]区间）...hashcode是一个整数，我们需要将它转化成[0，数组长度-1]的范围，我们要求转化后的hash值尽量均匀地分布在[0，数组长度-1]这个区间，减少“hash冲突” 1.一种极端简单和低下的算法是...： hash值-hashcode/hashcode； 也就是说，hash值总是1，意味着，键值对对象都会存储到数组索引1位置，这样就形成了一个非常长的链表，相当于没存储一个对象都会发生“hash冲突”，...2.一种简单和常用的算法是(相除取余算法) hash值=hashcode%数组长度 这种算法可以让hash值均匀分布在[0，数组长度-1]的区间，但是，这种算法由于使用了“除法”，效率低下，jdk后来改进了算法...，首先约定数组长度必须为2的整数幂，这样采用位运算即可实现取余的效果：hash值=hashcode&（数组长度-1）。
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