tdio.h> #include <math.h> int main(int argc,char **argv) { double value; print
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2020-03-18 00:06:00
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今天。像 sqrt(3.0); 这
原创
2022-12-02 00:14:39
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下面是本人入门的一些做法及结论: 1. 安装：下载Eclipse3.5 CPP版本 和Cygwin. 如果Cygwin安装成功, 则配置开发环境基本无问题。网上有关于Cygwin和MinGW的Eclipse配置，这里也无需我多费口水。 2. Note： Cpp源代码的后缀名要小心， CPP和cpp混写造成编译通不过的问题. //这个问题折磨了我不少时间。 使用这个环境一段时
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2021-08-12 11:42:45
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红帽（Red Hat）是一家知名的开源软件公司，总部位于美国北卡罗来纳州。作为开源软件领域的领先者，红帽公司提供了一系列基于Linux操作系统的解决方案，如Red Hat Enterprise Linux（RHEL）操作系统，Red Hat OpenShift 容器平台等。
在红帽的产品线中，与关键词相关的产品主要包括Mac、Eclipse、Linux和GCC。首先，让我们来看看关于Mac操作系
C代码调用math.h中的函数有问题，如sqrt函数。会出现问题（点击看问题）。原因是调用<math.h>中的函数，编译时需要链接对应的库 libm-lm命令是使编译的时候，链接数学库；-lptread 链接线程库，可以使自己编译的库 ；g++编译程序成为.o目标函数，然后需要和库函数连接到一起；gcc 在编译时就可以将其替换为对应的值（gcc 优化的一部分）
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2023-05-31 00:09:22
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Eclipse是一款非常流行的集成开发环境（IDE），被广泛应用于软件开发领域。在嵌入式系统开发中，特别是涉及到ARM处理器的项目中，使用Eclipse进行开发是非常常见的。
ARM处理器是一类广泛应用于嵌入式系统和移动设备中的处理器架构，其灵活性和高性能使其成为开发人员的首选。在ARM处理器上开发软件需要使用特定的交叉编译工具链，其中gcc是最常用的开源编译器之一。
在Eclipse中进行A
点击：eclipse菜单 -> Window -> Preferences -> C/C++-：显...
原创
2021-11-30 13:45:19
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http://stackoverflow.com/questions/9131763/eclipse-cdt-c11-c0x-supportTool Settings 有时候显示不出来，以为是eclipse版本不对，搜下就有了
原创
2022-07-19 11:52:53
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1. 安装Eclipse，在官方站点下载Eclipse标准版(Linux平台)就可以，解压到当前目录。2. 下载JDK。选择Linux32位，就可以。解压默
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2016-02-16 20:36:00
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
# Python中的语言模型
在自然语言处理领域，语言模型（Language Model，LM）是一个重要的概念。它用于评估一段文本的概率或者生成新的文本，是许多自然语言处理任务的基础。在Python中，我们可以利用不同的库来构建和使用语言模型，比如使用NLTK、spaCy等库来训练和使用语言模型。
## 什么是语言模型？
语言模型是一个用于计算一段文本序列的概率的模型。它可以用来评估一个句
Linux是一种开源操作系统，广泛应用于服务器、个人电脑和移动设备等领域。而在Linux中，有一款备受推崇的工具——红帽（Red Hat）。红帽是一家总部位于美国的跨国软件公司，专注于为企业提供开源软件解决方案和服务支持。
作为Linux领域的领军企业，红帽在业界享有盛誉。其旗下的操作系统Red Hat Enterprise Linux（简称RHEL）是一款经过商业支持的Linux发行版，被广泛
网上已经有教程教怎么使用Eclipse+CDT+MinGW 现在我来解决网上没有解决的一个问题就是 TDM-GCC 64位版怎么配置。 方法很简单： 1、按部就班安装 TDM-GCC 64位。 2、netbeans的话装了msys就可以直接使用了，但是eclipse 死活不认 3、mingw32-make.exe，复制一个，改名为make.ex
原创
2023-02-21 18:45:59
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由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
其实通过rpm包安装东西很简单，麻烦的是有很多rpm是要根据顺序进行先后安装的，你找半天才能追溯到要先装哪一个rpm包，非常繁琐。这篇文章就是我在实际中记录了正确的先后顺序，实践帖，没有太多时间整理，当中也不免废话，放在这里权当做个笔记吧。
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原创
2011-03-14 12:54:05
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2019-10-24 20:13:07 一、自回归语言模型 Autoregressive LM 在ELMO／BERT出来之前，大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务，或者反过来也行，就是根据下文预测前面的单词，这种类型的LM被称为自回归语言模
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2019-10-24 20:13:00
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LM393输入大于6V时，输出为高电平；负电压时全是输出高电平。
原创
2022-05-19 21:56:42
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目录神经元与感知器神经网络神经网络的训练神经元与感知器两者本质上是一致的，但感知器的激活函数是阶跃函数，神经元的激活函数往往选择Sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：Sigmoid函数的定义为：其导数为：sigmoid函数的导数可以用sigmoid函数自身来表示。这样，计算出sigmoid函数的值，计算它的导数的值就非常方便。神经网络神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元。上图是
文章目录前言LM 算法Matlab代码 前言 写到这里，已经发现了前面两篇文章的重大bug。那就是牛顿法也好，LM法也好，都是针对无约束的问题，而四参数拟合问题是一个有约束的问题，参数一般设置为0到正无穷。这也解释了为何之前的计算结果，总是和L4P的结果不同。根本原因在于完全没搞懂四参数拟合的参数意义。所以这篇重点介绍LM算法，四参数拟合结果仍然有问题 事到如今，将错就错， 把Levenber
透过 pacman 安装 LXDE大多数的最新 LXDE 套件已经出现在 ArchLinux 的社群套件库（community）中并由受信任的使用者管理，而剩下的您可以从 AUR 中找到。（因为 AUR 套件的打包者使用的是 ArchLinux，因此我们能保证 LXDE 与 ArchLinux 的相容性。）请修改 /etc/pacman.conf 并将社群套件库（community）的注解去除。如
