目录方阵的行列式矩阵的秩 矩阵的迹 矩阵的特征值和特征向量向量和矩阵的范数1、向量的3种常用范数2、矩阵的范数矩阵的条件数方阵的行列式在MATLAB中，求方阵A所对应的行列式的值的函数是det(A)>> A=rand(4)
A =
0.8147 0.6324 0.9575 0.9572
0.9058 0.0975 0
层次分析法可能会面临的问题 计算指标权重的方法有几种，但常用就这种，而且也就只有这种比较特别，用到的也是这种优劣解距离法实践部分1.判断是否需要正向化%n存储矩阵的行，m存储矩阵的列[r,c] = size(X);disp(['共有' num2str(r) '个评价对象, ' num2str(c) '个评价指标']) Judge = input(['这' num2str(c)
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2024-08-26 21:19:59
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目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
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2024-06-19 11:55:21
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现在已经知道二值化神经网络权重的分布规则按列分布,正负对称,A0列或B0列高度比较突出,且A0列或B0列彼此之间正负关系相反重合1列的高度较小,且正负关系与A0列或B0列相反重合0列没有变化A0列，B0列，重合1列，重合0列彼此之间几乎一致。如果直接用这个规则去初始化权重会加速网络收敛吗？(A，B)---9*9*2---(1,0)(0,1)用神经网络去分类981，A有9个1，B有8个1.由这两张图
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2024-03-16 10:49:32
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模型读取参照三，想实现一个自己图像的可视化过程： 首先我发现自己训练出的model没有deploy文件。查阅了下：“如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt文件，这个文件实际上和test.prototxt文件差不多，只是头尾不相同而也。deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的Accuracy层，但最后多了一个Softmax概率层。”记得我用的是
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2024-05-29 06:13:34
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SVM约束因子测试----Matlab版本1.约束因子1.1 约束因子C对于不可分的数据集，需要容忍一定错误率的存在。因此引入了约束因子C来权衡这个容忍度。得到的优化问题为:通过式子我们可以看到，但C足够大时，误差受到的关注度就会增大，这时SVM就会通过缩减间隔的方式来使这个误差减小。但支持向量机的"带宽"越小，容错率也就对于下降，因此我们需要限制C的大小，不能一味放大误差的影响。对偶化后的问题:
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2024-06-14 10:27:21
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2018年3月22日 16:36:39计算给定整数n 二进制有多少个1 如果n的二进制表示中有k个1，那么这个方法只需要循环k次即可 $int = 555555555555555555555; //8
p(decbin($int));
$str = str_replace("0", "", (string) decbin($int));
Tarjan算法：一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的线性时间的算法。定义给出之后，让我们进入算法的学习。。。题目描述: 每头奶牛都梦想成为牛棚里的明星。被所有奶牛喜欢的奶牛就是一头明星奶牛。所有奶牛都是自恋狂，每头奶牛总是喜欢自己的。奶牛之间的“喜欢”是可以传递的——如果A喜欢B，B喜欢C，那么A也喜欢C。牛栏里共有N 头奶牛，给定一些奶牛之间的爱慕关系，请你算
文章结构前言常微分方程求解传递函数与状态方程最小二乘法模糊控制模糊控制器的设计模糊控制器的仿真曲线绘制结束语 前言作为控制学科的学生，在一年级的课程当中会涉及到一些MATLAB相关的作业，会用到一些常用的方法，如求解常微分方程、传递函数与状态空间方程、最小二乘法、模糊控制、曲线绘制等。为避免重复造轮子，还是有必要将这些简单的方法记录下来的。那么话不多说，接下来开始分部分进行叙述。常微分方程求解M
一、引言自适应滤波器在通信、信号处理和控制领域具有广泛的应用。其中，最小均方误差（Least Mean Square, LMS）算法是一种经典的自适应滤波算法，具有实现简单、收敛速度较快的优点。本文将详细介绍LMS算法的原理，并基于MATLAB进行仿真实现。二、LMS算法原理LMS算法的基本原理是通过不断调整滤波器权重，使得输出误差的均方值最小。具体步骤如下：初始化滤波器权重向量w。对于每一个输入
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2024-04-07 14:43:48
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直接扣代码打开即食，方便简单%主要应用了matlab的distance函数。
%计算30个省区市行标准化后的地理空间权重矩阵 W。要计算别的，更改以下的30为对应数字即可
%{
选中下面两行，按F9快捷键新建纬度x和经度y矩阵
x=[] %x为纬度，按列粘贴
y=[] %y为经度，按列粘贴
%}
x = [40.48
26.35
43.45
38.27
23.08
22.48
20.02
29.5
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2023-11-06 22:17:09
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本文档内容来自W3Cshool MATLAB教程MatLab基本语法安装后打开出现此界面就在中间的“命令行窗口”操作 熟悉matlab基本语法开始使用 MATLAB 时可以在“>>”命令提示符下输入命令，输入命令后MatLab会立即执行。实践输入5+5回车，MATLAB会自动执行并返回结果。5+5=10，系统自动创建变量 ans用来存储结果10。而不必像C语言中需要提前声明一个变量。输
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2024-05-15 07:01:49
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## PyTorch 对 Linear 层赋权重的详细方法
在深度学习中，线性层（Linear layer）是构建模型的基本组成部分之一，广泛用于多种任务，例如回归、分类等。在 PyTorch 中，用户可以很容易地对线性层的权重进行赋值。这篇文章将详细介绍如何在 PyTorch 中对 `torch.nn.Linear` 进行赋权重的操作，包括代码示例和相关概念。
### 1. PyTorch
数学建模matlab简介第五部分概率统计常用算法 MATLAB 简介数学建模第五部分 概率统计常用算法一、常用的概率分布计算1、概率密度函数调用格式为pdf (‘name’ , x , 参数表列) 或 namepdf (x , 参数表列) 得到相应的概率密度函数值其中 name 可以为以下值bino 二项分布poiss 泊松分布exp 指数分布norm 正态分布unif 均匀分布beta BATA
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2024-05-24 13:28:52
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08机器学习——sklearn数据集1.数据集的划分 数据分为训练集和测试集，一般训练集占大部分训练集的目的就是为了建立模型，测试集用来评估模型，针对不同的算法评估的标准是不一样的2.sklearn数据集接口介绍3.sklearn分类数据集from sklearn.datasets import load_iris
li=load_iris()
print('获取特征值')
print(li.da
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2024-10-18 13:25:52
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? 内容介绍本文提出了一种基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法长机-僚机法，用于实现多无人机的路径规划。该方法通过自适应调整航迹评价函数中各权重的值，动态地优化长机和僚机的航迹，从而提高多无人机的路径规划效率和安全性。引言多无人机协同作业已成为近年来研究的热点，其中路径规划是关键技术之一。动态窗口法（DWA）是一种广泛应用于移动机器人路径规划的算法，其优点在于计算效率高、可实时响应环境变化。然而
时间记账每一次时钟中断到来时，需要对当前运行的进程做一次时间记账，函数流程为：tick_sched_timer --> update_process_timers --> task_tick_fair --> entity_tickentity_tick首先调用 update_curr , 通过进程的权重(nice值映射为prio，然后在映射为weight。其由set_load_
MATLAB矩阵的表示1. 矩阵的建立1.1 直接输入创建最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素。具体方法如下：将矩阵的元素用方括号括起来，按矩阵行的顺序输入各元素，同一行的各元素之间用空格或逗号分隔，不同行的元素之间用分号分隔。1.2 利用已经创建好的矩阵组成大矩阵可由已建好的小矩阵拼接而成。例如：1.3 生成特殊矩阵的函数| 函数 | 特殊矩阵 || — | — || A.‘ | 矩
在风控建模中，变量WOE是一个经常提到的概念，无论在实际业务的工作场景，还是在风控岗位的面试环节，我们往往会与WOE不期而遇。那么，变量WOE为什么如此重要，或者说在实际建模过程中有哪些突出贡献，是我们从事风控数据分析工作必须要掌握的知识点之一。本文将会围绕变量WOE的原理逻辑与应用场景，来具体介绍下WOE在数据分析中展现出的重要特点。1、WOE原理逻辑 WOE（weight of evidenc
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2024-05-09 20:56:45
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层次分析法各权重计算的 MATLAB 程序 clc clear %修改对比矩阵、...MATLAB多目标优化计算_其它_高等教育_教育专区。6 多目标优化问题 多目标优化问题的MATLAB函数有 fgoalattain 需知各分目标的单个的最优值 需确定各分目标的加权......? 在统计学中用来确定权重的三种方法三种方法:AHP、ANP、熵值法 三种方法:AHP、ANP、熵值法其中,AHP、AN
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2024-03-18 09:45:36
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