零、简介 0、包含多个实验的设计，为了避免用户经验影响，采用拉丁方实验设计 拉丁方是一种为减少实验顺序对实验的影响，而采取的一种平衡实验顺序的技术。采用的是一种拉丁方格做辅助，拉丁方格就是由需要排序的几个变量构成的正方形矩阵。其具体的应用过程是这样的： 当处理数是偶数时，其顺序是这样确定的，横排：1，2，n，3，n-1，4，n-2……（n代表要排序的量的个数），随后
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2024-01-22 08:15:22
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拉丁方（数独）的构造方法 文章目录拉丁方（数独）的构造方法前言一、拉丁方的定义二、乘法逆元构造法三、两个低阶构造高阶法总结 前言因为最近在学习组合数学，里面有专门的一个章节是阐述拉丁方的来源、构造，欧拉提出了是否存在6阶的正交拉丁方问题，欧拉猜测：对应整数6、10、14、16、4k+2、…不存在相应阶数的拉丁方。早在1901年，Tarry就用枚举法验证了欧拉猜测的正确性。（1901年中国签订了《辛
1. 按大小分割日志 import logging
import os
import time
from concurrent_log_handler import ConcurrentRotatingFileHandler
app = Flask(__name__)
# 按大小分割日志
def init_logger(app):
file_dir = os.path.joi
用正交实验法设计测试用例 软件测试 正交实验法的由来 一、正交表的由来 拉丁方名称的由来 古希腊是一个多民族的国家，国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表，每列也要有一个民族的代表。 数学家在设计方阵时，以每一个拉丁字母表示一个民族，所以设计的方阵称为拉丁方。 什么是n阶拉丁方? 用n个
5、使用lambda函数5.1、Python支持一种有趣的语法，它允许你快速订阅单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以在任何需要函数的地方。5.2、真实世界的lambda函数：processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)这句话的意思是：processFunc 现
具体的说拉
原创
2021-08-18 11:47:14
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拉丁超立方体抽样Latin hypercube sampling &
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2023-10-18 19:10:51
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# 拉丁方抽样在 Python 中的实现
拉丁方抽样是一种重要的实验设计方法，特别在统计学和计算机科学中具有广泛的应用。通过拉丁方抽样，我们可以确保用于实验的样本具有均匀性和独特性，避免重复。本文将指导你一步步在 Python 中实现拉丁方抽样。
## 流程概述
实现拉丁方抽样的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
应用地址：https://s.w7.cc/module-26018.html
原创
2021-07-21 16:29:01
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例29 拉丁方阵问题描述构造 NXN 阶的拉丁方阵，使方阵中的每一行和每一列中数字1到N只出现一次。如N=4时：1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3输入格式一个正整数n(2<=n<=9)。输出格式生成的n*n阶方阵。输入样例4输出样例1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3(1)编程思路。观察给出的例子，可以发现：若将每一行中第一列的数字
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2023-10-19 21:15:40
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Python拉丁超立方试验样本是一种有效的实验设计方法，广泛应用于需要评估多个变量组合影响的情况。借助这种方法，我们能在有限的实验资源下，获取尽可能多的信息。本文将详细记录如何应用Python进行拉丁超立方试验样本的构建与分析。
## 背景定位
拉丁超立方试验样本的适用场景主要包括但不限于：
- 多变量模拟实验设计
- 计算机模拟中的敏感性分析
- 优化模型中的参数调优
时间轴（技术演进史
文章目录一、理论基础1、正余弦优化算法(SCA)2、基于动态分级策略的改进正余弦算法(DCA)2.1 拉丁超立方种群初始化策略2.2 动态分级策略2.2.1 破坏扰动算子2.2.2 精英引导方式2.3 全局搜索策略2.4 DSCA的基本流程二、数值仿真分析三、参考文献 一、理论基础1、正余弦优化算法(SCA)请参考这里。2、基于动态分级策略的改进正余弦算法(DCA)2.1 拉丁超立方种群初始化策
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2023-11-12 22:57:51
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一元线性回归回归（Regression）一词简单来说，指的是：我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值线性回归（Liner Regression）：寻找一条直线，最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。样本特征只有一个，就被称为简单线性回归。假设预测的线性函数的表达式为： 其中为此模型的参数（parameter）,分别对应于截距和斜率。我们所要做的是选择合适的参数使其最大程度地拟合我们的数
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2024-08-20 23:41:28
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在众多实验设计中，拉丁超立方抽样方法被广泛应用于多维空间的抽样任务。然而，现实中的抽样往往面临诸多约束，比如样本的多样性和约束条件的限制。本文将记录如何在Python中实现拉丁超立方试验样本增加约束的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案与生态集成等多个方面。
## 环境配置
首先，确保你的开发环境具备必要的工具和库。以下是环境配置的流程图和相关代码块：
```merma
“数独”是当下炙手可热的智力游戏。一般认为它的起源是“拉丁方块”，是大数学家欧拉于1783年发明的。 如图[1.jpg]所示：6x6的小格被分为6个部分（图中用不同的颜色区分）,每个部分含有6个小格（以下也称为分组）。 开始的时候，某些小格中已经填写了字母（ABCDEF之一）。需要在所有剩
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2023-07-27 18:35:51
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一、什么是拉丁超立方抽样 拉丁超立方采样是一种分层的蒙特卡洛采样方法，适用于多维空间均匀采样，适合于样本数较少的情况下使用。[1] 采样思想为：假设系统有m个因素，每个因素有n个水平。首先每个因素的设计空间将会被分为n个子空间，在每一个子空间内随机选一个值，这样对于每一个设计空间都会产生一个对应的样本数为n的采样矩阵。采样过程须遵守两个原则：一是每一个子设计空间内的样本点必须被随机选
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2023-10-15 10:59:07
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文章目录一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)2、改进哈里斯鹰优化算法(MSHHO)2.1 拉丁超立方抽样2.2 融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制2.2.1 融合莱维飞行的阿基米德螺旋公式2.2.2 自适应权重因子2.3 柯西反向学习混合变异策略2.4 改进算法实现流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)请参考这里。2、改进哈里斯鹰优化算法(MS
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2024-01-11 08:56:00
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看了《LDA数学八卦》和July的博客，里面涉及到好多公式推导。。。感觉好复杂，于是记录一些重点简洁的东西，忽略大批量铺垫，直接回答LDA和PLSA是区别： 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型（频率派）：按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，确定主题下的词分布从词分布中按照概率选择一个词”&nbs
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2024-01-28 05:47:22
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title: DL4 - 超参数的调整、批量标准化 date: 2019-08-19 02:40:57 tags: deeplearning categories: deeplearningWelcome to MyBlog!本文所以截图以及文字均来自于：Coursera
文章目录title: DL4 - 超参数的调整、批量标准化 date: 2019-08-19 02:40:57 tags:
目录实验准备实验资源的准备生成ctarget等文件的反汇编代码确定实验环境是大端还是小端实验进行Phase1简述测试分析目标，找到touch1的代码并重写并且，找到getbuf()函数中，为Get()函数所开辟的字符串最大空间需要使用该机制形成输出实际操作Phase2实验分析附录B实际操作Phase3提示实际操作Phase4分析关键实际操作Phase5解决方案实验感想 实验准备实验资源的准备首先
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2024-01-28 02:44:07
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