开发环境：Win10 + VS2010 + Qt 4.8.6 + QGis 2.14.4简单介绍下如何用C++方式实现QGis中图层分类显示的方法。要实现图层的分类显示主要会用到QgsCategorizedSymbolRendererV2类，这个类是一个简单的符号分类渲染器，该类是从QgsFeatureRendererV2继承而来，大家可以看下帮助文档中的截图：QgsCategorizedSymb
首先 说明 Android编译eng、user、userdebug区别 一、各选项简要说明 eng：工程版本 user：发行版本 userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释 eng This is the default flavor. A plain make is the same as make eng.Installs modules tagged with: eng,
OSI的七层模型 它从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。· 应用层：各种应用软件，包括web应用。网络服务与最终用户的一个接口，常见的协议有：HTTP FTP SMTP SNMP DNS。· 表示层：数据格式标识基本压缩加密功能。确保一个系统的应用层所发送的信息可以
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2024-07-16 17:38:40
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· 模型的层次 针对不同目的，模型可以采取各种形式及不同的抽象层次。模型中所包含的信息量必须对应于以下几种目的： 指导设计思路 在项目早期所建立的高层模型用于集中利益相关者的思路和强调一些重要的选择方案。这些模型描述了系统的需求并代表了整个系统设计工作的起点。早期的模型帮助项目发起者在把精力放在系统的细节问题之前研究项目可能的选择方案。随着设计工作的进展，早期模型被更为精确的
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2024-04-20 11:31:14
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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
1. 理论概述广义回归神经网络CGRNN, Generalized Regression Neural Network）是美国学者DonaidF. Specht 在1991 年提出的，它是径向基神经网络的一种。GRNN 具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF 网络有更强的优势，网络最后收敛于样本量积聚较多的优化
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2023-09-08 16:52:45
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# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
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2024-10-31 13:54:00
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当我们开始一个新的软件项目时，我们通常充满热情。 整个团队认为，这次我们将能够避免在先前项目中犯的错误。 我们梦想着这次，一切都会变得完美。 然后， 我们醒来 。 当头几周（或几个月）结束后，我们开始注意到各种问题： 我们的项目负责人已放弃AWOL，我们怀疑他没有像我们这样坚定。 我们无法自动执行部署过程，因为我们的构建脚本很烂。 我们注意到，我们的代码库并不完美，需要对其进行重构。
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2024-02-29 15:10:34
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Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks聚类GCN：一种用于深度学习和大型图卷积网络的高效算法摘要训练一个大规模的GCN仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着很高的计算成本，并且随着GCN层的数量呈指数级增长，要么对于将整个图和每个节点的Embed
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2024-10-25 13:08:49
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我们来特别地讨论网络的最后一层的设计，它除了和所有的隐藏层一样，完成维度变 换、特征提取的功能，还作为输出层使用，需要根据具体的任务场景来决定是否使用激活 函数，以及使用什么类型的激活函数。我们将根据输出值的区间范围来分类讨论。常见的几种输出类型包括： 文章目录一、普通实数空间二、[0,1] 区间三、[0,1] 区间，和为 1四、[-1,1] 一、普通实数空间这一类问题比较普遍，像正弦函数曲线预测
Paper:https://arxiv.org/pdf/1706.02216GCN虽然能提取图中顶点的embedding，但是存在一些问题：GCN的基本思想： 把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示。GCN的优点： 可以捕捉graph的全局信息，从而很好地表示node的特征。GCN的缺点： Transductive learning的方式，需要把所有节点都参与训练才能得到node
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2024-04-13 19:37:54
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% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程；
% 完成16QAM信号的调制解调；
% 基带信号符号速率 ps ＝1Mbps；
% 成形滤波器的滚降因子 a=0.8；
% 载波信号频率fc=2MHz ；
% 采样频率 Fs=8MHz ；
% 绘制16QAM信号的频谱及时域波形；
% 采用相干解调法仿真其解调过程；
% 绘制解调前后的基带信号时域波形；
% 将原始基带数据、QAM已调数据、滤波器系数
使用方法：appdesigner关闭app delete(app)在matlab中有很多函数是无法显示在Appdesigner 的UIAxes中pcshow
ax = axes('Parent',uipanel,'Position',[.1 .1 .6 .6]);
pcshow(x,y,z,'Parent',ax)
pcshow(x,y,z,'Parent',app.UIAxes)在ma
写在前面：金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io1. 引言当我们训练一个深层神经网络时，可能存在过拟合和欠拟合的情况，而我们想要的一个状态是存在于欠拟合和过拟合之间的一个点，即偏差小方差也小。但是如果如果我们的模型过拟合怎么办呢？事实上有两种解决办法比较通用，一种是准备更多的数据，但是实际上却不容易实现；另一种就是今天的主角，使用正则化方法。在接下来的内
相信熟悉建模的同学对决策树都不陌生，常常输入数据集跑一段代码就可以输出一颗决策树，那么这颗决策树是怎么生成的呢？每一个节点是依据什么切割的呢？其实有多种算法都可以生成决策树，这里我们重点讲一下cart算法是如何通过Gini指标切割并生成分类决策树的。cart的全称为Classificationand Regression Tree，也就是分类回归树，是一种二叉递归切割算法，对于分类树和回归树有不同
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model 上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 densit
1 问题：过拟合2 原因：特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多 机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度3 方法： 获取更多数据 从数据源头获取更多数据根据当前数据集估计
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2024-07-18 12:19:36
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