首先 说明 Android编译eng、user、userdebug区别 一、各选项简要说明 eng：工程版本 user：发行版本 userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释 eng This is the default flavor. A plain make is the same as make eng.Installs modules tagged with: eng,
开发环境：Win10 + VS2010 + Qt 4.8.6 + QGis 2.14.4简单介绍下如何用C++方式实现QGis中图层分类显示的方法。要实现图层的分类显示主要会用到QgsCategorizedSymbolRendererV2类，这个类是一个简单的符号分类渲染器，该类是从QgsFeatureRendererV2继承而来，大家可以看下帮助文档中的截图：QgsCategorizedSymb
OSI的七层模型 它从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。· 应用层：各种应用软件，包括web应用。网络服务与最终用户的一个接口，常见的协议有：HTTP FTP SMTP SNMP DNS。· 表示层：数据格式标识基本压缩加密功能。确保一个系统的应用层所发送的信息可以
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2024-07-16 17:38:40
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· 模型的层次 针对不同目的，模型可以采取各种形式及不同的抽象层次。模型中所包含的信息量必须对应于以下几种目的： 指导设计思路 在项目早期所建立的高层模型用于集中利益相关者的思路和强调一些重要的选择方案。这些模型描述了系统的需求并代表了整个系统设计工作的起点。早期的模型帮助项目发起者在把精力放在系统的细节问题之前研究项目可能的选择方案。随着设计工作的进展，早期模型被更为精确的
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2024-04-20 11:31:14
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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model 上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。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 densit
写在前面：金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io1. 引言当我们训练一个深层神经网络时，可能存在过拟合和欠拟合的情况，而我们想要的一个状态是存在于欠拟合和过拟合之间的一个点，即偏差小方差也小。但是如果如果我们的模型过拟合怎么办呢？事实上有两种解决办法比较通用，一种是准备更多的数据，但是实际上却不容易实现；另一种就是今天的主角，使用正则化方法。在接下来的内
使用方法：appdesigner关闭app delete(app)在matlab中有很多函数是无法显示在Appdesigner 的UIAxes中pcshow
ax = axes('Parent',uipanel,'Position',[.1 .1 .6 .6]);
pcshow(x,y,z,'Parent',ax)
pcshow(x,y,z,'Parent',app.UIAxes)在ma
相信熟悉建模的同学对决策树都不陌生，常常输入数据集跑一段代码就可以输出一颗决策树，那么这颗决策树是怎么生成的呢？每一个节点是依据什么切割的呢？其实有多种算法都可以生成决策树，这里我们重点讲一下cart算法是如何通过Gini指标切割并生成分类决策树的。cart的全称为Classificationand Regression Tree，也就是分类回归树，是一种二叉递归切割算法，对于分类树和回归树有不同
% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程；
% 完成16QAM信号的调制解调；
% 基带信号符号速率 ps ＝1Mbps；
% 成形滤波器的滚降因子 a=0.8；
% 载波信号频率fc=2MHz ；
% 采样频率 Fs=8MHz ；
% 绘制16QAM信号的频谱及时域波形；
% 采用相干解调法仿真其解调过程；
% 绘制解调前后的基带信号时域波形；
% 将原始基带数据、QAM已调数据、滤波器系数
1 问题：过拟合2 原因：特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多 机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度3 方法： 获取更多数据 从数据源头获取更多数据根据当前数据集估计
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2024-07-18 12:19:36
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吴恩达 Coursera 第二课中有讲如何选择学习率 lr，本文是阅读论文 Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks，一种新的 lr 设置策略论文的笔记。增加 lr 短期可能会让 loss 增大，但是长期来看对 loss 减少是有帮助的。基于上面的观察，我们有别于传统的 lr 指数下降，我们采用周期性调整的策略，一种最简单的方式叫Tr
目录一、理论基础二、案例背景三、MATLAB程序四、仿真结论分析一、理论基础 BP神经网络，即Back Propagation神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的基本结构如下图所示： 从图2的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层构成
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2023-07-23 17:41:55
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GRNN广义回归神经网络以非参数核回归为基础，以样本数据作为后验概率验证条件并进行非参数估计，最后从训练样本中计算GRN
原创
2022-10-10 15:42:46
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论文标题：Conditional Generative Adversarial Nets 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 一、CGAN的思想在原始GAN学习笔记中，我们提到过，与其他生成式模型相比，GAN这种竞争的方式不再要求一个假设的数据分布，即不需要formulate p(x)，而是使用一种分布直接进行采样sampling，从而真正
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2024-05-26 20:49:54
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1、合并 你在一个分支上完成了一个新的功能之后，你像把那个新功能添加到主分支，以便其他的人都可以使用。你可以通过git merge或者git pull命令来实现。 这两个命令的语法是： git merge [head] git pull . [head] &nbs
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2024-09-27 19:04:27
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