含带导数符号或带微分符号的未知函数的方程称为微分方程。 如果在微分方程中未知函数是一个变元的函数，这样的微分方程称为常微分方程。
Maxima是一个计算机代数运算系统，它是由MIT于1968至1982年间开发的Macsyma系统演变而来的。MIT于1982年将Macsyma源代码交与美国能源部（DOE），这部分代码后来被称作DOE Macsyma。在1998年，Schelter教授从能源部获得了授权，将DOE Macsyma源代码以GNU Public License版权协议发布。在2000年，他在SourceForge开始了Maxima项目，继续维护开发DOE Macsyma，自此该软件被称作Maxima。
枢轴点（Pivot Points）是一种用于股票、期货、外汇等金融市场的交易的技术分析工具。它们帮助交易者确定可能的支撑和阻力水平，以及价格可能发生反转的地方。枢轴点是基于前一个交易日的高、低和收盘价计算出来的。
Maxima 对各种微积分的运算提供了强有力的支持。 可以这么说，在基本微积分运算能力上，Maxima 不输给任何商业软件。
话不多说， 最近总是在求积分微分上面遇到问题，进而想到了maxima， 由于忘光了，所以写一个简单的介绍。 ubuntu 那个maxima 的界面版做的实在是次，下面演示的时候用命令行。 文档在这儿： 地址
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
其中data是一个数据框或矩阵；INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组；FUN是任意函数。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
You might remember that for any integer n greater than 1, n is a prime number if its factors are 1 and itself. The integers 2, 3, 5, and 7 are primes, but 9 is not prime because 9 = 3 x 3 . The command primep() is useful for testing whether or not an integer is prime:
Computer Algebra Software: Mathematica, Maxima, Pari/GP
太忙了，没空学习，晚上在群里看有比我还新的新人在问关于函数用法的问题，正好分享一下自己在学习中的一点小经验，其实是很简单的了：
在股票市场交易的动态环境中，技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
最近看到一个有意思的求数组局部极小值，极大值的代码，贴出来分享一下，源代码是matlab版的，我用我的较为暴力的诸多for循环将其修改为C++版的，不得不感叹matlab在矩阵运算上确实是很方便的！ 局部极大值和极小值都能够求得，以代码中 Arr[NUM] = { 1.31,2.52, 2.52, 6.84, 5.48, 2.10, 6.77, 6.77, 1.22, 1.35,9.02 }为例，可以得到局部极大值三个，6.84, 6.77,9.02. 局部极小值三个：1.31,2.10,1.22.
特征工程的问题往往需要具体问题具体分析，当然也有一些暴力的策略，可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升，而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果，剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧，此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
在学习聚类算法的过程中，学习到的聚类算法大部分都是针对n维的，针对一维数据的聚类方式较少，今天就来学习下如何给一维的数据进行聚类。
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。今天，我们将分别介绍这两种方法。
分水岭算法是一种图像区域分割法，分割的过程中将图片转化为灰度图，然后将灰度值看作是海拔，然后向较低点注水，这种基于地形学的解释，我们着重考虑三种点：
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
看我文章的小伙伴都知道，我对数值算法很是感兴趣，但是和数值算法地位一样的计算机计算系统还有一类叫符号计算。在完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题的时候，符号计算是王者~
人体姿态估计是一个非常有趣的领域，如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据，那么我们或许能够将数据转化为有用的见解，例如伤害预防或高级训练。
OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。
Rethinking and Improving the Robustness of Image Style Transfer 图像风格化鲁棒性的再思考和提升 Paper Link：https://l
【导读】本文来自AI科学家Semih Akbayrak的一篇博文，文章主要讨论了广义的线性模型，包括：监督学习中的分类和回归两类问题。虽然关于该类问题的介绍文章已经很多，但是本文详细介绍了几种回归和分
最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “In cauda venenum”是您在极值理论一书中看到的第一句话：Laurens de Haan 和 Anna Ferreira 的介绍，这是关于您在应用 EVT 时将要处理的数据的性质的非常富有表现力的句子，极端数据通常具有更重要的尾部信息，反映真实行为
有时候我们需要进行一些复杂的数学计算，比如求导， 求积分，解方程，还是用abcd字母代表变量的方程等，这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础。不过现在有一个非常方便的在线工具，只需要几秒钟， 就能告诉我们所有的答案。
主要在于double newValue = (r * 0.2126 + g * 0.7152 + b * 0.0722);这句话，把每个点转为灰色
NumPy 主要的运算对象为同质的多维数组，即由同一类型元素（一般是数字）组成的表格，且所有元素通过正整数元组进行索引。在 NumPy 中，维度 (dimension) 也被称之为轴线（axes)。
numpy中最主要的对象是同质数组array，也就是说数组中的元素类型都是一样的。数组的维度也称之为axis，axis的的个数称之为秩rank。
在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。
（1）因为荧光图片荧光点是亮的，而背景是黑色的，所以将black background 勾选上。Process----Binary----options,在跳出的页面中勾选上Black background。
在当今这样的时代，任何组织或公司要扩大规模并保持相关性，都必须改变他们对技术的看法，并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票，法律文书等数字文档中的文本。
EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。
论文 1：EmotionCues: Emotion-Oriented Visual Summarization of Classroom Videos
pcl::keypoints focus on CorrespondenceGrouping and Hypothesis Verification. In contrast to registration, we simultaneously deal with several models.
给棋盘的角点标上红色： “我是横行无忌的红螃蟹" 给螃蟹的角点标上绿色 源码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Dec 15 22:19:18 2019 @author: Administrator """ import numpy as np import cv2 #img = cv2.imread("chessboard.jpg") img = cv2.imread("crab.jpg") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COL
本文提出了一种基于生长的棋盘格角点检测方法，可以自动检测并识别棋盘格角点。该方法通过定义两种不同的角点原型，利用非极大值抑制来精细化角点位置，并优化能量函数来生长出更多的棋盘格。实验证明，该方法可以有效地检测出各种尺度和旋转角度的棋盘格，对于不同纹理和遮挡情况的棋盘格也有着较好的鲁棒性。
自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。
为了维护世界的和平，为了童鞋们的电脑少挂几次，为了俊俊学长不总被骚扰 ，于是，就有了本贴，
OpenCV DNN模块官方教程地址如下，可以查看各个对应的使用方法https://docs.opencv.org/4.4.0/d2/d58/tutorial_table_of_content_dnn.html
Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
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