想要做好项目管理，就必须掌握这个方法——WBS项目分解的结构也是至关重要，WBS分解结构的特点是：1、自上而下，逐级进行分解。2、一个任务节点也只能一个人负责，其他人配合。3、工作量以日为单位。4、根据项目确定分解层级数量，层级越多越不易于管理。5、分解的任务节点，应该与实际工作情况一致，这样才能对项目进行指导。在项目实施过程中，项目WBS贯穿项目管理全过程，将项目各个阶段的工作串联起来形成项目集
Benders/DW分解算法常常用于具有分块结构的大规模线性规划问题中。 因为在求解矩阵中，一个约束条件对应一行，因此添加约束条件的方法自然叫做行生成算法（Benders分解）。相对应的，添加变量的方法就叫做列生成算法（DW分解）。1. Benders分解1.1 问题描述Benders分解算法，常常用于有一部分约束条件有明显的”对角线分块“结构，可以拆下来求解的情形:Benders求解的基本思路是
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2024-07-02 01:14:53
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信号分解、傅里叶变换与信号谱信号的分解在学习【信号分解】这一部分时，脑海里要有两个概念：其一，我们整本书学习的思路就是围绕着将信号分解成基本信号，将系统的响应转变成基本响应这一思路来开展的；其二，我们希望找到一个分解信号的方式，使之分解结果最有效；类比矢量的分解，我们引出对信号的分解。1. 矢量的正交分解①矢量正交两个矢量V1和V2的夹角为直角↔两个矢量的内积为零，即V1·V2=|V1|·|V2|
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2024-10-24 09:11:45
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编写人：ceys/youyis 一、算法描述1.原理问题描述ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R(R∈Rm×n)不同的是，ALS(alternating least squares)希望找到两个低维矩阵，以 R~=XY 来逼近矩阵R，其中
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2024-08-09 17:48:02
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调用disp_hhs函数绘制hht谱时，这样调用： disp_hhs(E,tt1/fs,[],fs);即把时间除以采样频率，这样时间轴就是真实时间。 把disp_hhs函数里的这一行代码 ： imagesc(t,[0,0.5],im,[inf,0]); 改为： imagesc(t,[0,0.5*fs],im,[inf,0]);这样得到的谱图就是真实频率而不是归一化频率 &nb
时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN时间序列信号分解
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2024-04-13 22:25:40
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引言在上篇文章《深入理解并发之Java线程池、工作原理、复用原理及源码分析》中，曾详细谈到了Java的线程池框架。在其中也说到了JDK提供的四种原生线程池以及自定义线程池，而本文则再来详细谈谈JDK1.7中新推出的线程池：ForkJoinPool。但ForkJoinPool的出现并不是为了替代ThreadPoolExecutor，而是作为它的补充，因为在某些场景下，它的性能会比ThreadPool
1. 引言：从EMD到CEEMDAN的演进经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）是一种自适应信号分解方法，擅长处理非线性、非平稳信号。然而，EMD存在模态混叠（不同频率成分混杂在同一IMF中）和端点效应等问题。为克服这些缺陷，集合经验模态分解（EEMD）通过添加白噪声并多次分解取平均来抑制模态混叠，但其计算成本高且残留噪声显著。CEEMDAN（Compl
时序分解 | Matlab实现SMA-CEEMDAN利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解
原创
2024-03-11 14:57:09
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PyEMD CEEMDAN,EEMD, EMD 分解下载教程
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2024-05-23 00:20:37
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基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型，将原始的时间序列通过网络映射到一个表示，再基于这个表示进行预测。然而，这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量，这个向量耦合了很多不同维度的信息，容易造成过拟合，对序列中噪声的敏感程度也更高。ICLR 2022中Salesforce发表了一篇基于分解学习+对比学习的时间序列预测方法，将时间序列的表示分解成趋势项和季节项，实现更清晰的时间
时序分解 | Matlab基于CEEMDAN-CPO-VMD的CEEMDAN结合冠豪猪优化算法（CPO）优化VMD二次分解
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2024-08-01 16:44:30
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1. matlab 开始页面博主使用的是 MATLAB R2018b 版本，所有代码都在该版本下运行。1.1 新建脚本的页面 左侧：该路径下的文件，包括图片文件、代码文件（.m），可以点击预览。 中间上部：代码编辑区，可以编辑代码。 中间下部：命令行窗口，可以输入命令，做一些操作。 右侧：工作区，在命令行或代码区定义的变量都会在工作区显示出来。 上方菜单栏可以选择编辑器，在编辑器编辑完代码可以点
时序分解 | Matlab实现CEEMDAN完全自适应噪声集合经验模态分解时间序列信号分解
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2024-03-11 15:13:35
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Vue快速入门一、Vue是什么？二、 Vue2和Vue3的区别三、Vue入门1.引入库2.实例2.1 数据组成的网页2.2 Vue常用指令2.2.1 v-text和v-html2.2.2 v-on2.2.3 v-if、v-bind和v-show2.2.4 v-for2.2.5 v-model拓展Vue进阶——VueCLi[Vue进阶——Vue Router（路由）]()[Vue进阶——Eleme
EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x
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2024-08-09 11:54:41
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CEEMDAN-CPO-VMD二次分解（CEEMDAN+冠豪猪优化算法CPO优化VMD）
时序分解 | MATLAB实现CEEMDAN+SE自适应经验模态分解+样本熵计算
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2024-03-11 14:53:44
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直方图一丶实验原理对于一副灰度图像I，她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值，一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个（0，1，…，255）。如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n，并对其进行归一化（n/N，N是所有灰度值出现次数的总和），这样我们就可以得到像素r在I中出现的概率p®。如果对每一个可能的灰度取值r都做同样的处理，我们可以得到如图1左侧所示的概率分布曲线，该曲线就是我们常说的
1 . 适用条件[直线过焦点]，必有ecosA=(x-1)/(x+1)，其中A为直线与焦点所在轴夹角，是锐角。x为分离比，必须大于1。注：上述公式适合一切圆锥曲线。如果焦点内分(指的是焦点在所截线段上)，用该公式;如果外分(焦点在所截线段延长线上)，右边为(x+1)/(x-1)，其他不变。2 . 函数的周期性问题(记忆三个)(1)若f(x)=-f(x+k)，则T=2k;(2)若f(x)=m
