众所周知，影响锂离子电池性能的因素有很多，其中温度的影响一直以来是研究的热点，锂离子电池能否在低温环境下保持良好的性能也成为了评价电池好坏的标准之一。今天就来分享一下我是如何使用simulink来建立考虑温度影响的二阶RC模型的。话不多说，直接上图。图1 考虑温度影响的锂离子电池二阶RC模型 1.输入（电流和温度） &n
信号与系统实验课要求做的综合设计性实验的实验报告,要求建立一个二阶的LTI连续系统模型,并做成电路,所以选择了最简单的RLC串联二阶电路来做这个实验,这个就是实验的实验报告。一、实验目的在软硬件常规实验的基础上，运用“信号与系统”的理论知识，设计、分析、测试基本电路系统，初步掌握综合运用理论知识、软件仿真以及硬件测试进行简单系统的设计与分析的基本方法。为同学创造应用实践的契机，培养同学的自学能力和
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2024-08-22 06:55:37
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#!/usr/bin/python2
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# from sklearn.metrics import r2_sco
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2024-01-26 09:34:55
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一.定理：首先要认识到二阶线性齐次微分方程的解满足的性质，值得注意的是这不仅仅是待会儿要提到的二阶线性常系数齐次微分方程满足，对于一般的二阶线性齐次微分方程也是满足的。 1.叠加原理：有限个方程的解的线性组合仍然是方程的解。 这个原理是由于方程的线性的性质所以决定的，如果有线性代数的基础，那么对于这个性质就很好理解了，就算没有，也应该很好理解。L(y1)=0,L(y2)=0,（至于L是什么意思的话
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2024-06-09 17:03:26
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史晨策1, 徐民凯2, 朱兆辰3,4, 张伟楠2, 张铭1, 唐建3,5,61 北京大学计算机科学技术系2 上海交通大学3 魁北克学习算法研究院(Mila)4 蒙特利尔大学5 蒙特利尔大学高等商学院6 CIFAR AI Research Chair网址：https://arxiv.org/abs/2001.09382代码链接：https://git
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2023-12-21 11:30:03
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深度切换自回归因子分解:在时间序列预测中的应用Submitted on 10 Sep 2020(****下图有误****) 论文https://arxiv.org/pdf/2009.05135v1.pdf源码https://github.com/ostadabbas/DSARF摘要我们引入深度转换自回归因子分解(DSARF)，这是一种时空数据的深度生成模型，能够揭示数据中重复出现的模式，并执行
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2024-03-26 14:41:32
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
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2024-07-30 11:33:44
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图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
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2023-12-08 10:09:16
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目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
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2023-11-16 05:21:13
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
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2023-12-09 14:12:16
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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# 教你用Python实现二阶向量自回归模型
在时间序列分析中，二阶向量自回归模型（VAR）是一个广泛使用的工具。它能帮助我们理解多个时间序列之间的关系。本文将引导你如何在Python中实现一个二阶向量自回归模型，我们会从基础开始，逐步进行。
## 实现流程
以下是实现二阶向量自回归模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
在数学中，海森矩阵（Hessian matrix 或 Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果 f 所有的二阶导数都存在，那么 f 的海森矩阵即：其中 ，即（也有人把海森定义为以上矩阵的行列式） 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。目录 [隐藏] 1 混合偏导数和海森矩阵的对称性2 在 → 的函数的应用2.1 在高维
Python 二阶求导是一个在数学和机器学习领域中常见且重要的概念。在数值的方法中，二阶导数可用于优化、曲线拟合、和机器学习的模型训练等场景。本文将详细介绍如何在Python中实现二阶求导的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境适合进行二阶求导。以下是四象限图与兼容性分析，可以帮助我们识别必要的硬件与软件要求
对于导数还有些印象，对于偏导数，只知道名字了，大学这一年的高数，看来是都还给老师了........1、偏导数的作用？？？与导数一样，反映的是二元函数的变化率，只不过多了一个自变量。2、偏导数的几何意义？？？有个图更直观些。要解决的问题：在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化
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2024-01-28 08:37:02
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# 实现 Python 中的二阶倒数
在数学中，二阶倒数通常指的是一个函数的二阶导数。导数在微积分中有非常重要的应用，能够帮助我们了解函数的变化率和形状。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何在 Python 中实现一个函数的二阶倒数。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并提供相应的代码和注释。
## 实现流程概述
我们可以将实现二阶倒数的过程分为几个步骤，下面是我们整个流程的概述表格：
# 二阶魔方：用Python解锁多彩世界
## 引言
二阶魔方，又称为Pocket Cube，是一种简单却富有挑战性的益智玩具。它与经典的三阶魔方相似，但因只有2x2面的构造，使得其操作和解法相对简单。本文将通过Python代码示例，帮助大家理解如何通过编程解决二阶魔方的复原。
## 二阶魔方的基本概念
二阶魔方由8个小方块（角块）组成，每个角块有三个可见的色面。二阶魔方的目标是将每个面恢
原创
2024-10-29 05:08:43
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1、python入门基础这些都是基础，基本概念必须清楚！学习Python需要掌握如下基础知识以及相关技能。1.Python基础知识（变量、语句、数据类型、数值类型、字符串、布尔类型、列表、字典、元组、条件语句、循环语句、函数、装饰器、面向对象、网络socket、爬虫）2.Python基础库（模块、包、系统模块、三方模块）3.python文件处理（读、写、执行、）4.python字符统计5.pyth
第一步：还原底层角块
2
这一步我们要将底层的4个角块都复原，非常简单，只需要记一个算法就好了，假设以白色为底，白色块只会有5个位置，这些位置要么是对称的，要么很容易变成前面的位置。
3
我们举例说明一下，如上图中第一种情况的调整，只需要三步就可以完成了。
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2024-07-30 18:55:53
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K均值聚类、分层聚类、二阶聚类是SPSS聚类分析中常用的三种聚类方法。K均值聚类使用的是欧式距离的测量方法；分层聚类是根据度量的距离远近，构建谱系分析；二阶聚类是利用距离测量得到分类树，然后再利用BIC或AIC准则判别最佳聚类。除了以上聚类原理的不同外，三种聚类方法还有哪些不同点呢？接下来，我们从参数设置与结果解读两方面进行详细解读。图1：二阶、K均值、系统聚类一、参数设置K均值聚类仅可用于连续变
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2023-10-28 14:50:36
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