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2021电赛C题解析 | 大连理工的小哥哥们教你拿国一

软件编写思路 ▲程序流程图 首先使用mppt扰动观察算法,通过ADC进行采集输入电压和电流, 然后对采下的数据进行FFT计算,滤去采集到的高频信号,从而根据采集得到电压及电流计算出功率。 依据功率计算得到功率对电压的导数,然后依据mppt算法,改变互补PWM的占空比,从而实现最大功率点的追踪。 备战电赛 备战电赛的关键在于准备。

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算法--分治算法

本文链接:https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之,把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例: 示例: 归并排序 详见:javascript排序算法 示例: 二分查找法(二分法) 二分查找也称折半查找,其要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

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    算法】xgboost算法

    小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后,因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注,并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下: 输入:训练集 ? 输出:提升树 步骤: (1)初始化 (2) 对m=1,2,3……M a)计算残差 ?

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    算法】PCA算法

    小编邀请您,先思考: 1 PCA算法的原理是什么? 2 PCA算法有什么应用?

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    算法——排序算法

    基本思想:现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76},需要将其从小到大排序

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    算法】Adaboost 算法

    小编邀请您,先思考: 1 Adaboost算法的原理是什么 ? 2 Adaboost算法如何实现? 是一个加法模型,而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了,什么是加法模型,什么又是前向分步算法呢? 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面,咱们来具体看下前向分步算法算法流程: 输入:训练数据集 ? 损失函数: ? 基函数集: ? 输出:加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后,我们说Adaboost 还有另外一种理解,即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程,与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面,咱们便来证明:当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?

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    算法】SVD算法

    2 SVD算法与PCA算法有什么关联? 3 SVD算法有什么应用? 4 SVD算法如何优化? 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法,将用户和喜好对应的矩阵做特征分解,进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法,比如潜在语义索引(LSI)。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法,在很多机器学习算法中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD可以实现并行化,因此更是大展身手。

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    算法】PCA算法

    小编邀请您,先思考: 1 PCA算法的原理是什么? 2 PCA算法有什么应用?

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    算法】GBDT算法

    小编邀请您,先思考: 1 GBDT算法的原理是什么? 2 GBDT算法如何做正则化处理? GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用,假如要选择3个最重要的机器学习算法的话,个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别,但是由于样本输出不是连续的值,而是离散的类别,导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索,二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些,对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能,只要是研究机器学习都应该掌握这个算法,包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。

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    算法——查找算法

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    算法——递推算法

    递推算法是一种简单的算法,即通过已知条件,利用特定关系得出中间推论,直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程,也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. ,它的作用不能忽视.所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意。 \n",fn);  //输出结果    return 0; } java递归算法分析 递归算法分析:就是把复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,一直分解下去,直到子问题有答案为止,也就是说到了递推的出口 递归算法要注意的两点:       (1) 递归就是在方法里调用自己;       (2) 在使用递归算法时,必须要有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

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    算法书中算法

    算法图解书中算法 二分查找 不断找出中值即可,判断所给值与中值的大小关系 def binary_search(num, target): low = 0 high = len(num)- searched.append(person) return False if __name__ == '__main__': print(search("you")) ## 狄克斯特拉算法

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    算法】随机梯度算法

    小编邀请您,先思考: 1 随机梯度下降算法怎么理解? 2 随机梯度下降算法有哪些变体? ? 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。 因为如果学习率设置太大的话,算法会导致目标函数发散;反之如果学习率设置太小的话,算法会导致目标函数收敛过慢。 将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消,对于大规模的机器学习任务,随机梯度下降算法表现的性能可观。 算法二:动量法 如果参数的初始值和学习率没有设置恰当,算法一在实践中不能表现出较好的性能。 算法七:Adam 最近,Adam算法被提出来,该算法非常有效,并且只需要一阶梯度,而且对内存要求也很低。 不过,我想具体问题应该有所不同吧,最常用的是算法二、算法四、算法七了。

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    算法】随机森林算法

    小编邀请您,先思考: 1 随机森林算法的原理? 2 随机森林算法的应用? 前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。 1.3 随机森林 引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的,大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。 而如果我们使用随机森林算法,它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然,你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。

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    算法渣-递归算法

    前言 之前的排序算法 《快速排序》 与 《归并排序》 都使用了递归手法,如果不能理解递归,那分治思想类算法实现就难以理解 递归 To iterate is human,to recurse divine VS迭代 递归算法与迭代算法的设计思路区别在于:函数或算法是否具备收敛性,当且仅当一个算法存在预期的收敛效果时,采用递归算法才是可行的,否则,就不能使用递归算法 参考资料 怎么更好地终极理解递归算法

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    算法|Canny算法简介

    问题描述 1 算法用途 在处理图像时,有时我们需要图像的边界或通过边界得到一定的信息,如何有效而准确的找到这些边界并显示出来就了一个问题,而Canny算法则可以很好的解决它。 2 算法主要原理 图像中的边缘点即是图像中局部区域颜色变化较大或者亮度突然变化的区域,Canny算法采用非极大值抑制,判断是否为边缘点。 解决方案 3 算法流程 ? 增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。这些点一般通过计算梯度幅度来确定。 数字图像处理中,为了简便运算可以使用差分近似求取灰度值的梯度值(变化率)。 结语 在图像增强时,也可以使用一些专门的算子进行计算,上述代码只是采用了较为简单的方法;同时,在确定边缘点时,也有不同的思路,因此重点是需要掌握Canny算法的思路,具体操作可以根据自身对代码的掌握程度而确定

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    算法-递推算法

    /** * 递推算法 * 递推算法是一种理性思维模式的代表,其根据已有的数据和关系,逐步推导而得到结果。递推算法的执行过程如下: * (1)根据已知结果和关系,求解中间结果。 * 递推算法往往需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系。 * 在许多数学问题中,都有着明确的计算公式可以遵循,因此往往可以采用递推算法来实现。 * * 数学里面的斐波那契数列便是一个使用递推算法的经典例子。 为了通用性的方便,可以编写一个算法,用于计算斐波那契数列问题。 void main(String[] args) { System.out.println("递推算法解决兔子产仔问题!")

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    BitSet位图算法 博客分类: 算法 算法IDEA

    位图算法,使用bit存储数据并排序,优点是快速、占用资源少,缺点是只能对整数使用。     Java和C++中都有已经实现的的BitSet类,可以直接使用。     举个例子,0到10000中随机出1000个数,然后用位图算法排序: import java.util.BitSet; public class BitSetDemo { public static

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    算法】聚类算法

    聚类方法的分类 主要分为层次化聚类算法,划分式聚类算法,基于密度的聚类算法,基于网格的聚类算法,基于模型的聚类算法等。 算法,Neares neighbor算法等。 算法、DENCLUE算法。 但这种算法效率的提高是以聚类结果的精确性为代价的。经常与基于密度的算法结合使用。 代表算法有STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法等。 在经典聚类算法失效的情况下,核聚类算法仍能够得到正确的聚类。代表算法有SVDD算法,SVC算法

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