大体思想1. 函数指针调用动态库自定义操作；2. xml中提供仿真过程所需要的的动态库内存信息。FMU实现过程：1. 首先由协会约定仿真过程中用到的接口函数形式；2.使用fmi协议用户生成fmi协议中的函数动态库和xml，将xml打包生成fmu;3.使用外部fmu根据fmi协议解析xml及获得动态库中函数的地址进行使用。
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2023-07-04 22:58:30
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近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
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2023-09-26 15:15:50
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目录1.FM的调制原理2.FM的解调原理3.FM调制解调的代码4.FM调制解调结果图5.优缺点 1.FM的调制原理FM是频率调制，是用基带信号控制载波的频率，其实现原理如下图所示，基带信号经过积分器，然后和载波信号一起输入给调相器，基带信号控制载波的频率，实现FM的调制。2.FM的解调原理FM的解调原理如下图所示，FM信号经过信道传输之后，通过鉴频器变成调幅调频波，然后经过移相器，包络检波器得到
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2023-09-20 16:36:40
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1、频率调制原理 ①、从公式可以看出FM和PM就是是否对基带信号进行积分的区别，FM需要积分，PM不需要积分； ②、将基带信号(PM)或积分后的基带信号(FM)，直接放入(控制)调制信号的瞬时相位偏移； ③、等到FM或PM调制信号。2、解调原理①、相干解调已知锁相环电路具备频率解调的功能，主要是先将调制信号进行下变频，将频率调制信号分解成低频(
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2023-08-26 14:11:46
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FCM算法全名为Fuzzy C-Means，是一种聚类算法。Fuzzy c-means (FCM) is a method of clustering which allows one piece of data to belong to two or more clusters. This method (developed by Dunn in 1973 and improved by Bez
调音师是一部很有看点的电影，在朋友的安利下看了两遍！不错！就是两遍！我觉得我爬完这个数据还可以再来一遍！10分钟的剧情给我反转反转再反转！是一部人性的剧，最后结局导演给大家留下了一个很悬的疑点：“剧中究竟死了多少人？” ！！！确实，这也成为了大家讨论的点。因为有太多的可能性，一个个镜头的暗喻，一颗看似有无的树居然也有那么大的隐含！？我要重新仔细看一遍了！ 现在说说我爬到数据的
一，FM算法：1，逻辑回归上面进行了交叉特征。算法复杂度优化从O(n^3)->O(k*n^2)->O(k*n)。2，本质：每个特征都有一个k维的向量，代表的是每个特征都有k个不可告人的信息。（FFM：面对不同的字段field都有k个不可告人的信息。）所以，得到了n*k的矩阵，每一行就是每一个特征的向量。3，原理推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/379632
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2023-07-21 23:50:37
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FM算法全称叫因子分解机( Factorization Machines )，而FFM( Field-aware Factorization Machines )算法是FM算法的特例，这两个算法通常解决稀疏数据下的特征组合问题。1. FM算法FM算法的模型是多项式模型，模型的表达式如下：\[y(\boldsymbol{x})
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2024-05-27 17:41:01
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1.算法概述那么FM调制端的基本原理图如下所示： FM解调 FM解调的基本原理框图为： 在不考虑频偏的情况下，FM解调运算就相当于FM调制的逆运算，任务的第一步比较简单，所以这里关于FM解调的原理就不在叙述。 对该系统进行系统仿真，在仿真之前，要将系统做进一步的模块化从而有利于仿真分析。
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2024-01-04 19:39:18
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# Python 中的 FM 调制入门
在无线通讯中，调制是一种将信息信号嵌入到载波信号中的过程。频率调制（FM）是最常见的调制方式之一。本文将引导你如何使用 Python 实现 FM 调制，包括必要的步骤和代码示例。
## 整体流程概览
我们将通过以下步骤来实现 FM 调制：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
一、Python的创始人谁？ Python之父：吉多·范罗苏姆GuidovanRossum吉多·范罗苏姆是一名荷兰计算机程序员，他作为Python程序设计语言的作者而为人们熟知。在Python社区，吉多·范罗苏姆被人们认为是“仁慈的独裁者（BDFL）”，意思是他仍然关注Python的开发进程，并在必要的时刻做出决定。2002年，在比利时布鲁塞尔举办的自由及开源软件开发者欧洲会议上，吉多·
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2023-07-01 12:35:03
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随着时代的不断进步，我们的产品正在变得越来越先进，记得六七年前那时候，大部分手机都带有调频收音机的功能，用户打开收音机之后，手机会提示用户插上耳机，这是让耳机用作天线接收信号，如今的手机几乎不约而同地都砍掉了收音机这个功能。多人已经忘记FM这个应用是做什么的。首先在回答问题之前有必要了解下什么是FM。 网络收音机分为两种。一种是运行在电脑或移动智能设备上的一种软件，可以收听到网络上的各
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2023-12-19 21:40:57
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一、分析背景&目的&竞品选择原因随着移动端的迅猛发展，电台类APP用户大量增长。用户对电台类APP的应用依赖性逐渐增强，电台类APP也在不断发展更新。用户的收听习惯是一直存在的，只是收听的媒介产品在不断变化，从最初的大型收音机、手持式收音机，再到MP3、智能手机。内容形式也从官方广播到人人都可以当主播。由艾瑞数据查得，2018年11月中国移动电台活跃人数已达2.05亿
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2023-11-08 23:18:13
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# Java浮点型取模的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向刚入行的小白介绍如何在Java中实现浮点型取模。浮点型取模通常指的是两个浮点数相除后的余数。Java中没有直接的浮点型取模运算符，但我们可以通过一些方法来实现。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示实现浮点型取模的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{是否有浮点数}
原创
2024-07-28 05:59:56
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主要内容：动机FM算法模型FM算法VS 其他算法 一、动机在传统的线性模型如LR中，每个特征都是独立的，如果需要考虑特征与特征直接的交互作用，可能需要人工对特征进行交叉组合；非线性SVM可以对特征进行kernel映射，但是在特征高度稀疏的情况下，并不能很好地进行学习；现在也有很多分解模型Factorization model如矩阵分解MF、SVD++等，这些模型可以学习到特征之间的交互隐
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2023-07-21 23:50:20
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正弦载波有三个参量：幅度、频率、相位。所以调制信号的信息我们可以载荷于这三个参量的变化之中。在调制时，若载波的频率随调制信号变化，则称之为频率调制(FM)。并把FM和PM(相位调制)统称为角度调制。对于角度调制而言，不再是原调制信号频谱的线性搬移，而是非线性变换，会产生新的频率成分，所以又称之为非线性调制。 &nbs
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2023-12-21 13:18:01
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# Python fm_fieldsDims：一种灵活的数据处理方式
在数据处理和科学计算的领域中，Python已经成为了一种流行的编程语言。Python不仅拥有丰富的库和框架，还以其简洁的语法和强大的功能赢得了广泛的赞誉。本文将介绍Python中的一个重要概念——`fm_fieldsDims`，并通过相关代码示例深入探讨其应用。
## 什么是 fm_fieldsDims
`fm_field
原创
2024-08-08 13:52:29
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在数字通信领域，调制解调（Modulation and Demodulation）是一个至关重要的过程，尤其是在无线通信和广播领域。本文将聚焦于“Python FM调制解调”的实现，展开一系列关于其应用及实现的分析和对比。
## 背景定位
在当今的数字通信环境中，调制技术使我们能够将信息有效地传输。频率调制（FM）由于其高抗干扰能力和优良的音频质量，广泛应用于广播、卫星通信等多个场景。
##
# FM推荐系统中的概率计算
推荐系统在现代互联网环境中扮演着越来越重要的角色。FM（因子分解机）作为一种流行的推荐算法，具有处理稀疏数据的能力，因而得到了广泛应用。本文将带您深入了解FM推荐算法中的概率计算及其Python实现。
## 1. FM推荐算法简介
因子分解机是一种通用的预测模型，适用于分类和回归任务。FM模型通过将高维稀疏特征向量拆分为多个低维因子，使得我们可以捕捉到特征之间的
原创
2024-10-23 06:27:21
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# Python实现FM解调
频率调制（FM）是一种广泛应用于广播和通信系统的调制方式。其基本概念是通过改变信号的频率来传递信息。本篇文章将介绍如何在Python中实现FM解调，并使用示例代码帮助读者更好地理解这一过程。
### FM解调的基本概念
FM解调的目的是从接收到的调制信号中恢复原始的信息信号。FM解调常用的方法之一是使用相位锁定环（PLL）或带通滤波器。这些方法可以有效地从频率变
