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过滤掉特定的导数
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find_derivative使用乘积规则简单地求出几个项的导数，并生成一个新的等式。所以如果我输入3x^2 + 2x^3 我得到6x + 6x^2 在输出(6,1)中，(6,2) 但是，我想在任何时候过滤掉以0开头的元组的输出 def find_derivative(function_terms= 0, new_function))
return filtered_list input (3，2)，(-11，0)的预期结果应为(6，1)，但此代码不会删除第二项
浏览 10提问于2019-06-19得票数 0
我有一些数据集，它们绘制的曲线类似于高斯曲线，中心有一个很大的峰值，两边有两个几乎平坦的部分。问题是，这些数据集中有些包含实验误差，这导致了两侧台阶状的形成，这是一个问题，因为我必须计算数据集中每一步的增量比，才能找到最大斜率，而这些步骤给出了一个很高的导数，在某些情况下，它高于正确的峰值。下面是其中一个有问题的情节：
蓝线是数据集，红色线是导数，绿色点是峰值(目前计算为最大值(导数)和最小值(<e
浏览 10提问于2022-04-15得票数 0
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但我是根据下面这样的列过滤我的引导数据表的： 这将过滤掉第4列中包含"HOUSE“的所有行 myTable.columns(4).search('^(?:(?!HOUSE).)*$\r?\n?', true, false).draw(); 现在，我想编写另一个搜索，删除同一列中包含"HOUSE(MAIN)“的所有内容。我试过了： myTable.columns(4).search('^(?
浏览 15提问于2020-05-02得票数 0
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优化工作正常；最后的SLSQP输出如下： Gradient evaluations: 44我现在试图对结果进行后置处理，并在迭代过程中检查优化的收敛性所以这里的“迭代”实际上是指函数的计算。显然，这也可以给出收敛的想法，但是是否有任何方法可以真正地访问迭代信息，要么通过某种输出机制，要么通过反算哪个函数的评估引用迭
浏览 3提问于2017-08-31得票数 3
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因此，您可以显式指定P相对于X和Y的偏导数。
为什么纹理取样使用或甚至需要衍生产品？我的脑子被炸了。
浏览 32提问于2014-01-09得票数 9
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我在跟踪一个变量随时间变化的值。我想实时检测变量的值是否突然增加(它的值有一个不寻常的增加)。我该怎么做呢？
给定这个时间序列: 1，3，5，6，9，8，7，4，2，1。有人可以向我解释一下如何在以前的数据中检测突发的计算吗？
浏览 1提问于2013-07-09得票数 0
，即二阶导数。但我也需要应用低通滤波器过滤掉噪音。，对于每一列和每一行，得到二阶导数，并应用一个过滤器来平滑它。我不太确定，但是，在什么阶段，我计算导数，以及如何计算？因为我最初是用.diff()做的，但这就是给结果带来疯狂噪音的原因。A(t) = (x(t+1) - 2 * x(t) + x(t-1)) / (SamplingPeriod * Sampling
浏览 1提问于2020-06-17得票数 1
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神经网络训练中梯度和偏导数的解释
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我试图通过了解如何解释梯度及其偏导数来理解神经网络训练中偏微分的目的。下面是我解释它们的方法，所以我想知道我是否正确，如果不是，是否有人能指出我的正确方向。如果我们在处理依赖于单个变量的函数，则该函数相对于该特定变量的导数是一个斜率(即常数)，它告诉我们因变量的变化将如何影响函数值的变化。如果我们处理的函数依赖于几个变量，那么这个函数对所有这些因变量的导数就是一个
浏览 0提问于2020-01-17得票数 3
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一般的问题是求出某些材料熔化表面的退缩率。 我试图实现内置的边缘检测滤波器来检测前边缘(图像中的左侧)，但由于边缘不清晰，过滤器还检测图像中的许多其他边缘。简单的强度最大搜索或任何RGB颜色导数都不起作用。 目前，我的方法是将样本周围环境的所有颜色(暗黑色和蓝色)转换为零，只保留样本的颜色。然后，基于导数和第一局部最大值，检测前边缘。问题是，我不知道如何定义要过滤掉的蓝色和黑色范围
浏览 21提问于2019-04-24得票数 2
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我希望筛选一个元组列表，以排除包含0作为其第一个值的任何元组。 derivs.append(find_term_derivative(term))但是我在寻找这样的东西，在其中我可以使用过滤器函数
浏览 1提问于2019-08-07得票数 0
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我目前正在上coursea的机器学习入门课程，我遇到了一些关于我必须实现的梯度下降算法的问题。1的值：其中alpha是算法的学习率，大和项是成本函数的导数，定义为现在很明显，?0和?1应该在每次迭代中增加，以创建具有正斜率的直线。desmos为该数据给出的回归方程返回直线:y= 0.346x + 398。d&#x
浏览 12提问于2017-07-13得票数 0
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我有一个函数(f：黑线)，它在一个特定的小区域(导数f'：蓝线和二阶导数f''：红线)变化很大。我想在数值上集成这个函数，如果我均匀地分布点(在日志空间中)，那么在急剧变化的区域(在图中的2E15附近)，我会得到相当大的误差。如何构造阵列间距，以便在二阶导数较大的区域(即与二阶导数成比例的采样频率)进行很好的采样？
我碰巧在使用python，但我对一个
浏览 5提问于2015-03-09得票数 5
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tf.gradients似乎也允许计算雅可比，即一个张量wrt的每个入口的偏导数。另一个张量的每个项，而tf.train.Optimizer.compute_gradient只计算实际的梯度，例如一个标量值wrt的偏导数。特定张量或wrt的每一项。一个特定的标量。如果tf.gradients也实现了这个功能，为什么会有一个单独的函数呢？
浏览 14提问于2017-07-27得票数 4
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我知道你需要过滤加速度计的结果，以尽可能多地去除噪音。这里有很多关于这方面的讨论。但是，当你越过这一点，计算出来自智能手机加速度计的20分钟、10 we滤波数据流的Jerk时，我们无法过滤掉的剩余噪声有多大？(从硬件上看，这个笨蛋是一个导数，等等)这种噪音是不是真的让我们不能相信我们得到的笨蛋估计？可不可以计算出一个评估结果的置信度呢？
浏览 3提问于2016-05-20得票数 0
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我想用高斯滤波器从图片中的1得到的是2，我想得到数字3，我想得到导数，但只想得到绝对值。
我基本上想过滤掉大三角形的梯度，只得到不规则的部分(图中的箭头)。编辑:我想找出“缺陷”，摆脱模式理论：
具有真实缺陷的真实图像：
浏览 42提问于2019-10-24得票数 2
我有一个(约束线性最小二乘)问题，它根据检查器具有有效的一阶导数，但它将每个非零拉格朗日Hessian条目标记为在每个约束上非零(且相等)，而近似值被正确地评估为零。这是一个最小二乘问题，二阶导数应该是常数；独立于所有问题变量和约束。 因此，我查看了Ipopt源代码，它似乎在参考点使用了Hessian的值，而没有任何类型的处理来过滤掉与正在考虑的约束无关的贡献。deriv_exact += h_values[i];
f
浏览 47提问于2020-12-21得票数 0
为了指定主题：，我正在尝试创建一个程序，它可以计算至少多项式和有理函数(trig/等函数)在特定点上的导数。答案应该是在特定点处的切线方程。除了使用导数的定义之外，我想不出有什么办法可以做到这一点。我是Ruby的初学者，我正在尝试做一个简单的小程序来计算一些衍生工具。你们谁知道怎么做这样的事？我真正想要做的就是求多项式和有理函数的导数。我感谢所有的帮助。
浏览 5提问于2014-04-24得票数 0
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我有一个关于自动微分的问题，特别是在Pytorch中，因为我正在使用这个库，例如，我见过自动微分给出表达式对变量的偏导数。然而，就我所见，结果总是在一个特定点给出，这意味着它是一个具有数值values.My的张量，问题如下:假设我们定义一个两个变量的函数: f(x，y)= x²+ y²。Pytorch是否能够返回一个函数，该函数对应于f对x或y的偏导数？，如果Pytorch能给我们一个导数的公式(取决于不同的
浏览 13提问于2021-02-23得票数 0
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这些文件指出：splinetest(51)
# [1] 3.667414
问:这个结果是如何计算的？由x= 40和x= 50进行线性外推的预期结果是: 3.663 +(51-5
浏览 9提问于2022-10-03得票数 1
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