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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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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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
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）
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
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
今天才编译代码时碰到了一个很有意思的问题：
#gcc test.c
/tmp/ccF38Vgg.o: In function `main':03.c:(.text+0x49): undefined reference to `sqrt'03.c:(.text+0x7d): undefined reference to `sqrt'
之后我在编译的命令后面加
原创
2011-04-09 21:17:31
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Linux下使用makefile编译程序时，经常会遇到一个选项“-lm”的使用情况。这个选项代表的是链接数学库，主要包括了数学函数库(math library)。
在Linux系统中，数学函数库通常被存放在libm.so或libm.a里，它包含了许多常用的数学函数，比如三角函数、指数函数、对数函数、幂函数等。当我们在编写程序时需要使用这些函数时，就需要在编译的时候链接数学库，以确保程序能够正确调
LM-Cocktail 的核心是将微调后的模型与多个其他模型的参数进行融合，整合多个模型的优点，在提高目标任务上准确度的同时，保持在其
程式库的链接 试着编译下面这个程式 /* temp.c */
#include
int main(int argc，char **argv)
{
double value；
printf("Value：%f/n"，value)；
}这个程式相当简单，但是当我们用 gcc -o temp temp.c 编译时会出现下面所示的错误。 /tmp/cc33Kydu.o：
# 用R语言的lm函数进行线性回归分析
在数据科学和统计学领域，线性回归是最常见和基础的分析方法之一。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了很方便的线性回归实现方法——`lm`函数。本文将深入探讨线性回归的基本概念、如何在R中使用`lm`函数进行线性回归分析，以及结果的可视化方法。
## 线性回归基本概念
线性回归的目标是找到一个最佳拟合线（描述自变量与因变量之间关系的直线），以便对因变量
## Python LM 优化
### 介绍
在机器学习领域中，语言模型（Language Model，简称LM）是一种用于处理自然语言的概率模型。它可以根据输入的一段文本预测下一个可能的单词或句子。Python LM 优化是指使用Python编程语言对LM模型进行优化和改进的过程。
### 优化方法
#### 1. 数据预处理
在训练一个语言模型之前，首先需要对输入的文本数据进行预处理
原创
2023-10-06 11:59:34
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LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm，在正式介绍该算法之前，我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先，我们从LM算法的开篇之作（Levenberg于1944年发表）开始。 A method for the solution of certain non-linear prob
namespace gcc {class pass_manager;class dump_manager;/* GCC's internal state can be divided into zero or more "parallel universe" of stat
原创
2023-05-30 00:27:39
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