1．实验目的： 了解背向面消隐的基本原理，利用VC实现三棱锥的消隐处理。...2．实验内容： （1） 阅读教材P139页了解背向面消隐的基本原理； （2） 阅读教材P194页了解矢量的点积与叉积； （3） 运行示范代码，了解背向面消隐的实现。...顶点顺序为逆时针以保证该面的法线向外； （3）对每个面，读出三个顶点，使用（V2-V1）╳（V3-V2）计算外法向量N； （4）采用正面投影显示三棱锥，即z’=0；视线方向向量S为（0,0,-1）； （5）未消隐处理下...，不计算视向量S与法向量N的点积，直接绘制； （6）消隐处理下，计算视向量S与法向量N的点积为-zn，如果-zn>0即zn<0为背向面，不绘制面；否则绘制； （7）设置键盘的上下左右键用于调整三棱锥的显示角度
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，二是想找一个区别于天气的隐马尔科夫例子。...区别于贝叶斯，隐马尔科夫模型是基于时序的概率模型，本文只关注于一阶隐马尔科夫模型，即某一时刻的状态值只跟上一时刻的状态值有关。...初始概率矩阵为：π = (0.2, 0.4, 0.4) 维特比算法 假设一天中观察到玩具狗的行为序列为{W,R,S,R,S}, 求最可能的情绪状态序列是什么。...这是典型的隐马尔科夫解码问题，下面使用维特比算法求解。 维特比变量 ? : 使t时刻为状态i的最佳状态序列的概率值,递推公式： ? 辅助变量 ? ...，“隐”的含义是既可观察的状态序列和隐藏（不可观察的）状态序列存在一定关系 本文探究了隐马尔科夫的解码问题，分析实现了维特比算法 隐马尔科夫的概率计算问题和模型参数学习问题待以后探究。
隐马尔科夫模型代码编写： 在上一次写完了隐马尔科夫模型的算法理论部分，总结而言，隐马尔科夫是用来研究隐藏的时序逻辑关系，在隐马尔科夫模型中，前后联系与关系要求比较严格，如果发生顺序的调换，则观测变量就会发生改变...《统计学习方法》第十章隐马尔可夫模型，课后习题10.1，这是很多博客上的经典解答问题，盒子里拿球顺序的预测。...对于给定盒子与球组成隐马尔科夫模型 A, B为两个概率矩阵，分别列出如下： 设T=4,O=(红色，白色，红色，白色），使用后向算法计算P(O）。...以下为隐马尔科夫模型的核心计算代码； 隐马尔科夫模型后向算法代码： def backward(self, Q, V, A, B, O, PI): # 后向算法 N = len(Q)...隐马尔科夫现在逐渐被LSTM等深度学习办法代替，不过明白算法的理论还是还有帮助的。
高斯消元 众所周知，高斯消元是线性代数中重要的一课。通过矩阵来解线性方程组。高斯消元最大的用途就是用来解多元一次方程组。...将样例输入化成一个普通的增广矩阵（将系数和值整合到一起) 这样的矩阵我们很难直观的看出它的解 所以我们最终的目的就是要把矩阵化成如下形式 这样我们能非常直观的看出它的解简单来说高斯消元最后就是要搞出这玩意...对于样例 首先进行交换行 得到 消元按照一般人的习惯是从上往下消 很容易想到要一列一列消 这样才有可能得到完美矩阵（也就是我们需要的上三角形矩阵） 将第一行的第一个元素（也就是主元）变为 然后用第一行去消第二三行...接着消元我们得到 第三个方程只有一个变量了，我们可以直观的看到它的值 然后再倒着往上消元 我们就得到了我们想要的矩阵 最后总结出算法步骤 1.枚举每一列，找到绝对值最大的一行 2.将该行换为第一行 3....int N=110; const double eps=1e-8; int n; double a[N][N];//增广矩阵 /*void out() {//亲测 本人遇到最好用的高斯消元debug方式
隐马尔可夫模型的概念 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。...隐马尔可夫模型是机器学习算法中比较具有代表性，也是难度比较大的机器学习算法。隐马尔科夫算法是用来解决时空序列领域的传统逻辑方法，相当于深度学习领域中RNN网络模型的用途。...以下进行一下隐马尔可夫模型的具体说明与解释。 二....隐马尔可夫模型的原理 隐马尔可夫模型的原理是在马尔科夫模型的基础之上，隐马尔可夫模型是关于时序的概念模型，描述了由一个隐藏的马尔可夫链随机产生不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生的观测随机序列的过程...隐马尔可夫模型的应用 隐马尔可夫算法中包括前向算法，后向算法，维比特算法隐马尔科夫模型是用于隐藏关系的时间序列数据挖掘，例如语音识别，自然语言处理等领域，一般有分词等应用。
55 inline int lcm(int a,int b)///最小公倍数 56 { 57 return a/gcd(a,b)*b;///先除后乘防溢出 58 } 59 ///高斯消元法解方程组
# gauss消元法 OUTLINE: 主要内容： - m个方程n个未知数的线性方程组 - 齐次、非齐次、解集合、特解、通解 - 消元过程（例子） - 矩阵
消元的思想 针对下面的方程，我们无法直接得到方程的解。...可以看到，消元之后，方程组变成了一个下三角（upper triangular）的形式，然后我们就可以用回带法（back substitution）来快速地解出方程组的解。...进行消元的那一行的第一个非零值称为主元（pivot），消元时候的乘数就等于待消项的系数除以主元，在上面的例子中，乘数 \(3 = 3 / 1\)。...消元之后，所有的主元都位于下三角的对角线上，并且主元不能是 0。...消元的失效 无解 \[\begin{alignedat}{2} &x \space- \space&2&y \space=\space 1 \\ 3&x\space-\space&6&y \space
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...✨高斯消元 高斯消元（Gaussian Elimination）是一种用于解线性方程组的算法，通过逐步的行变换来将方程组转化为简化的行阶梯形式，从而求解方程组的解。...以下是一个用C语言编写的高斯消元算法的示例代码： #include #define N 3 // 方程个数和未知数个数 void gaussianElimination(float...printf("x%d = %.2f\n", i + 1, solution[i]); } return 0; } 在上述代码中，我们定义了gaussianElimination函数来执行高斯消元算法...算法分为两个阶段：前向消元和回代求解。 前向消元阶段通过循环进行逐行消元操作，将方程组转化为行阶梯形式。首先，通过除以主对角线上的元素将当前行的主元素变为1。
JavaScript的隐式转换 一、 JavaScript 数据类型 二、 JavaScript 隐式转换 1. 隐式转换规则 2. + 运算符 3. == 运算符 4. >运算符 5....二、 JavaScript 隐式转换 在js中，当运算符在运算时，如果两边数据不统一，CPU就无法计算，这时我们编译器会自动将运算符两边的数据做一个数据类型转换，转成一样的数据类型再计算。...这种无需程序员手动转换，而由编译器自动转换的方式就称为隐式转换。 在js中，想要将对象转换成原始值，必然会调用toNumber() 和 toPrimitive() 方法，是内部的。...（逻辑非运算符） 涉及隐式转换最多的两个运算符 + 和 ==。 2. + 运算符 +运算符即可数字相加，也可以字符串相加。...你不能把一个块作为一个函数参数，所以第二个代码示例{}是一个对象，代码的意思是“用一个数组来传递一个对象”（隐式地将对象和数组转换为字符串）。
使用前向算法（forward algorithm）来计算给定隐马尔科夫模型（HMM）后的一个观察序列的概率，并因此选择最合适的隐马尔科夫模型(HMM)。...使用Viterbi 算法（Viterbi algorithm）确定（搜索）已知观察序列及HMM下最可能的隐藏状态序列。...当矩阵A和B不能够直接被（估计）测量时，前向-后向算法（forward-backward algorithm）被用来进行学习（参数估计） 前向算法 穷举搜索 我们有一个用来描述天气及与它密切相关的海藻湿度状态的隐马尔科夫模型...即 image.png 维特比算法（Viterbi Algorithm) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列 穷举搜索 image.png...维特比算法的优点 通过使用递归减少计算复杂度——这一点和前向算法使用递归减少计算复杂度是完全类似的。 维特比算法有一个非常有用的性质，就是对于观察序列的整个上下文进行了最好的解释（考虑）。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是概率学上的一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。...HMM正常主要用来解决三类问题，这三类问题对应都有相关的算法。...*1 评估问题： 前向 算法 *2 解码问题： Viterbi算法 *3 学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法) Mahout中居然还真的支持了这几种算法，于是进行下实验...3 3 2 3 2 3 2 3 2 1 3 0 0 0 1 0 1 0 2 1 2 1 2 1 2 3 3 3 3 2 2 3 2 1 1 0" > hmm-input 然后进行Baum-Welch算法测试
提示：高斯消元 输入 第1行：2个正整数，N,M。表示商品的数量N，组合的数量M。...样例输入 2 2 2 1 5 1 2 4 样例输出21这坑爹oj没数据，害的我拍了以上午，题比较简单，高斯消元的模板题，注意eps要开double类型的 1 #include 2 #
使用前向算法（forward algorithm）来计算给定隐马尔科夫模型（HMM）后的一个观察序列的概率，并因此选择最合适的隐马尔科夫模型(HMM)。...使用Viterbi 算法（Viterbi algorithm）确定（搜索）已知观察序列及HMM下最可能的隐藏状态序列。...当矩阵A和B不能够直接被（估计）测量时，前向-后向算法（forward-backward algorithm）被用来进行学习（参数估计） 前向算法 穷举搜索 我们有一个用来描述天气及与它密切相关的海藻湿度状态的隐马尔科夫模型...即 维特比算法（Viterbi Algorithm) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列，我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列 穷举搜索 对于网格中所显示的观察序列...维特比算法的优点 通过使用递归减少计算复杂度——这一点和前向算法使用递归减少计算复杂度是完全类似的。 维特比算法有一个非常有用的性质，就是对于观察序列的整个上下文进行了最好的解释（考虑）。
一、概述 维特比算法是安德鲁.维特比(Andrew Viterbi)于1967年为解决通信领域中的解码问题而提出的，它同样广泛用于解决自然语言处理中的解码问题，隐马尔可夫模型的解码是其中典型的代表。...这样的方式叫做动态规划，是维特比算法的基本思想。...三、隐马尔可夫模型的解码 1.问题描述 隐马尔可夫模型（HMM）的解码问题指，给定模型和输出序列，如何找出最有可能产生这个输出的状态序列。...2.算法叙述 假设 P(st,j)P(st,j)表示从起始时刻到st,jst,j的最优路径的概率，Pre(st,j)Pre(st,j)表示从起始时刻到 st,jst,j的最优路径上前一个节点，则隐马尔可夫模型的维特比解码算法为...： 输入：隐马尔可夫模型 λ=(π,A,B)λ=(π,A,B)和观测 O=(o1,o2,...
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void o...
mod=viewthread&tid=120114 这两天研究了下LVGL的持单缓冲，双缓冲和配合硬件消隐的双缓冲的实现（已经分享V5，V6和V7开发板的程序模板），特别是这个整屏缓冲方案，这几款GUI...视频： https://www.bilibili.com/video/BV1rF411Q7A7/ 提纲： 关于新作的LVGL案例说明，采用的MDK RTE一键创建，驱动支持单缓冲，双缓冲和配合硬件消隐的双缓冲...，以及电容和电阻触摸全支持 单缓冲： 双缓冲+硬件垂直消隐 RA8875屏截图： STM32F407+LVGL8+RA8875+外部SRAM，视频展示800*480做滑动效果流畅度也不错 https:/...mod=viewthread&tid=120114 参考资料： 1、LVGL驱动支持单缓冲，双缓冲和配合硬件消隐的双缓冲的案例 https://www.armbbs.cn/forum.php?
隐式转换与隐式参数 Scala 的隐式转换，其实最核心的就是定义隐式转换函数，即 implicit conversion function 。 ...Scala 会根据隐式转换函数的签名，在程序中使用到隐式转换函数接收的参数类型定义的对象时，会自动将其传入隐式转换函数，转换为另外一种类型的对象并返回。这就是“隐式转换”。 ...隐式转换函数叫什么名字是无所谓的，因为通常不会由用户手动调用，而是由 Scala 进行调用。但是如果要使用隐式转换，则需要对隐式转换函数进行导入。...因此通常建议将隐式转换函数的名称命名为 “one2one” 的形式。 隐式转换 要实现隐式转换，只要程序可见的范围内定义隐式转换函数即可。Scala 会自动使用隐式转换函数。 ...通常建议，仅仅在需要进行隐式转换的地方，比如某个函数或者方法内，用import 导入隐式转换函数，这样可以缩小隐式转换函数的作用域，避免不需要的隐式转换。
在什么条件下会触发隐式转换机制？ 在进行比较运算，或者进行四则运算时，常常会触发JS中的隐式转换机制。...这是隐式转换的一个很大的弊端，es6的includes方法可以检测出NaN等于NaN，这是一大进步 null == 0 结果为false 这时候两边的类型也不同，但是却没有做类型转换，why...true 这里并没有涉及 == 比较，只需要判断 [] 是true还是false即可 注意，字符串转换为数字调用的是Number方法，NaN也是数字，某些方面来说布尔类型也属于一种int类型 隐式转换的最大弊端...NaN不等于NaN 几种为false的情况，只要不是这几组值，结果均为true 0，’’，NaN，false，null，undefined 涉及隐式转换最多的两个运算符 + ，== 三种隐式转换 1、
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