今日学习目标 文章目录今日学习目标学习内容一、聚合查询二、分组查询三、F与Q查询F查询Q查询四、ORM查询优化only与deferselect_related与prefetch_related五、ORM字段类型及参数六、ORM事务操作七、补充ORM执行原生SQL多对多关系三种创建方式 学习内容聚合查询分组查询F与Q查询ORM查询优化ORM字段类型及参数ORM事务操作一、聚合查询聚合（利用聚合函数）
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2023-07-18 12:44:47
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Python有很多处理日期和时间的方法，其中转换日期格式时最为常见的。Python提供了time和calendar模块用于格式化日期和时间。1.时间函数在Python中，通常有如下几种方法表示时间：时间戳。格式化的时间字符串。时间元组（struct_time）。1.1时间戳通常来讲，时间戳表示的是从1970年1月1日00：00：00开始按秒计算的偏移量。返回时间戳的函数主要有time()、cloc
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2023-05-22 20:19:55
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参考文献：MATLAB函数库查询辞典 徐东艳 孟晓刚编著[函数描述]X=gmres(A,b)视图求解线性方程组A*x=b的解x。nXn的稀疏矩阵A必须是方程且应是大型稀疏矩阵。列向量b的长度必须为n。参数A可以是一个函数afun以使得afun(x)返回A*x，对于这一语法格式，gmres并不重新启动，迭代的最大次数为min(n,10)。 如果gmres收敛，则显
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2023-10-30 13:21:35
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# 手写 GMRES 算法指南
GMRES（广义最小残差法）是一种用于求解线性方程组的迭代方法。它特别适合处理非对称或稀疏矩阵。对于初学者来说，可以遵循以下步骤和代码实现这一算法。下面将通过一张表格展示实现的流程，并逐步说明每个步骤需要执行的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|-------
原创
2024-10-27 06:05:21
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EM算法与GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。 GMM简介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
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2024-06-14 17:51:07
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简介前两天看到知乎上的“最佳聚类实践” 介绍了GMM(高斯混合算法)。相比之前学习的K-Means有些优势。 比如有P(x | θ)，类比K-means有概率，更rubust. 结合GMM，需要使用EM算法，极大似然估计来估测参数 比如Σ(样本标准差 or 马氏距离)，σ，平均数等1 极大似然估计和EM算法极大似然两种常见的估算参数算法：“最小二乘法” 与 “极大似然估计” 主要提下极大似然估计的
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2024-01-21 11:53:33
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GMD算法由Forney于1966年提出。GMD译码算法是一种简单优雅的软判决译码算法。对于最小距离为dmin的(n,k)线性分组码，若2v+e<=dmin-1，则错误-删除译码算法可以纠正v个错误和e个删除的所有组合。GMD算法考虑e<=dmin-1个删除出现在dmin-1个最不可靠的位置上的所有情况，因为这些位置是最可能出错的位置。算法描述如下：根据接收序列r得到硬判决接收序列z，
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2024-05-31 05:13:19
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已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点，并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数，当然更多人关心是如何像我所说得那样，不用直接编译，就直接在C#中调用这些内置函数。本文就带你揭开这些谜团。声明，这篇文章是需要一点点混合编程基础的，基本概念和过程要懂一点，如果能简单成功混编一个简单的计算或者绘图例子，可以更容易理解。1.传统的Matlab.NET混合编程步骤传统的Matlab.
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2024-10-25 09:43:46
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原
【machine learning】GMM算法（Python版）
一、GMM模型事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了
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2024-08-29 16:41:56
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scanmatcher和gridfastslam头文件1、gridlinetraversal.h2、scanmatcher.h3、gridslamprocessor.h4、NEXT 今天，将讲解最后三个头文件。话不多说，直接开始。首先是gridlinetraversal.h，主要功能是判定空闲栅格。1、gridlinetraversal.hnamespace GMapping
{
t
目录 2.基本遗传算法2.1基本遗传算法描述2.1.1基本遗传算法的构成要素2.1.2基本遗传算法描述2.1.3基本遗传算法的形式化定义2.2基本遗传算法的实现2.2.1个体适应度评价2.2.2比例选择算子2.2.3单点交叉算子2.2.4基本位变异算子2.3基本遗传算法应用举例2.3.1遗传算法的应用步骤2.3.2基本遗传算法在函数优化中的应用举例2.3.3补充解释参考资料2
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2024-03-07 21:30:12
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首先明确三个概念：1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
3、Gmapping在RBpf算法上做了两个主要的改进：改进提议分布和选择性重采样首先它是基于RBpf粒子滤波算法的。 gmapping的运行步骤一般为：采样-计算权重-重采样-地图估计。 RBpf是一种
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2024-05-26 17:11:00
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# 如何在Java中实现GMRES算法
## 一、引言
GMRES（Generalized Minimal Residual Method）是一种用于求解非对称或非正定线性方程组的迭代算法。对于新手开发者，了解GMRES的基本思想和实现步骤有助于理清思路。本文将引导你逐步实现一个简单的GMRES算法。
## 二、流程概述
首先，让我们概述一下实现GMRES算法的步骤：
| 步骤 | 描述
CPU2010年，Martin Humenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。2011年，Simon Hermann等人提出一种快速SGM算法，对原图进行下采样，在缩小的图像上采用SGM算法计算粗视差图，利用粗视差来缩小原图上的视差搜索范围，减少了计算量，但是最终视差图的准确度依赖于较为准确的粗视差图。2
## GMRES算法及其Java实现
### 一、引言
GMRES（Generalized Minimal Residual）算法是一种用于求解线性系统 \(Ax = b\) 的迭代方法，特别适用于稀疏矩阵和非对称矩阵。GMRES算法的核心思想是最小化残差，并通过建立 Krylov 子空间来逼近解。本文将概述GMRES算法的原理，并提供一个Java实现示例。
### 二、GMRES算法概述
7、抛弃废弃的对象引用当一个对象不再使用时，应该将该引用设置为null，避免该对象并不能被JVM回收。文中列出以下几种情况：数组中的对象，使用结束后要把对应的未知的引用设置为null；注意缓存对象的存活时间；注意listener和callback的添加和移除；8、避免使用FINALIZERS和CLEANERSJava为对象提供了finalize方法，当对象被准备回收时调用，在Java 9之后废弃f
目录测量不变性/测量等值纵向不变性/纵向等值分析步骤形态等值（Configural Invariance）单位等值（Metric Invariance）或弱等值（Weak Invariance）尺度等值（Scalar Invariance）或强等值（Strong Invariance）误差方差等值（Error Variance Invariance）或严格等值（Strict Invariance）
4.1数据清洗4.1.1缺失值处理1.缺失值处理方法：删除记录、数据插补、不处理2.常用的插补方法：均值/中位数/众数插补：用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固定值：将缺失值的属性用一个常量替换。最近临插补：在记录中找到与缺失值最接近的样本的该属性值插补回归方法：对带有缺失值的变量，根据已有数据和其有关的其他变量（因变量）的数据建立拟合模型来预测缺失值的属性值插值法：利用已知点建立合适
总结：建GWR模型时的错误大体分为两种：1.知道为什么但是不知道怎么解决 2.不知道为什么但是知道怎么解决 换软件是通用的解决方案。目前我还没遇到过arcgis和GWR4全跑不出来的情况。 如果一旦遇到了，我们还有R语言：一.
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2024-05-13 10:03:24
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HOG：Histogram of Oriented Gradient方向梯度直方图参考文章一、算法实质在一副图像中，梯度或边缘的方向密度分布能够很好地描述局部目标区域的特征，HPG正是利用这种思想，对梯度信息做出统计，并生成最后的特征描述。在HOG中，对一副图像进行了如下划分：图像（image）---> 检测窗口（win）---> 图像块（block）---> 细胞单元（cell
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2024-04-01 07:53:50
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