PSS：最近参加CSDN2018年博客评选，希望您能投出宝贵的一票。我是59号，Eastmount，杨秀璋。投票地址： 五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的人，专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师，更是觉得有义务教好每一个学生，让贵州学子好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业
图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
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2023-12-08 10:09:16
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# 如何使用Python求解二阶常微分方程
在科学与工程领域，微分方程是非常重要的工具。而二阶常微分方程的求解在很多模型中都是不可或缺的一部分。在本文中，我将向你展示如何使用Python来求解二阶常微分方程。以下是我们将要进行的步骤。
## 解决问题的步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解二阶常微分方程的基本形式 |
| 2 | 使用Pyt
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件1 引言线性回归算法应该是大多数人机器学习之路上的第一站，因为线性回归算法原理简单清晰，但却囊括了拟合、优化等等经典的机器学习思想。去年毕业时参加求职面试就被要求介绍线性回归算法，但由于当初过于追求神经网络、SVN、无监督学习等更加高大尚的算法，反而忽略了线性回归这些基础算法，当时给出的答案实在是差
本文主要是对顾樵老师 数物方法 一书对应章节的内容的梳理(主要为了抛砖引玉)，有一些自己的理解，如有不妥，还请慷慨指出。化简的理论这里所说的二阶偏微分方程主要是指二阶线性双变量偏微分方程，它的一般形式如下所示：\(A\frac{\partial^2u}{\partial x^2}+2B\frac{\partial^2 u}{\partial x\partial y}+C\frac{\partia
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2024-03-14 16:47:26
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
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2023-12-09 14:12:16
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# Python二阶线性拟合入门
在数据分析和科学计算中，线性拟合是一个重要的工具。今天，我们将学习如何在Python中实现二阶线性拟合。下面，我们将分步介绍整个流程，以及每一步需要使用的代码。
## 流程概述
以下是进行二阶线性拟合的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 使用nump
原创
2024-08-06 14:29:22
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
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2023-12-08 19:03:28
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关于 二阶非齐次常系数线性微分方程 特解 的解法考研期间遇到的一个很强大的解题技巧，但是步骤依然要用待定系数法写，不然没有过程分（口口相传，待考证），不过熟练掌握此方法可以极大的节约答题时间，遂本人讲看到的几份对自己收获大的资料进行总结整理，本着分享学习精神，写出以下文章。如有谬误，望大家不吝赐教。若并不关心原理证明之类的，则可以直接看性质，或看例题（虽然我这么懒大概率不会往上敲例题）。希望能给各
几天前，求解二维 Laplace 方程，为了方便，欲用坐标变换把直角坐标化为极坐标。花费了不小的力气才得到结果，所以就寻思把二阶偏导的内容整理一下，便得出此技巧。 发现过程大致如下，整理资料的时候，顺手尝试了这样一道题目：解题过程就是普通的求导运算得到的结果是：看着这么有规律的下标，不用说，各位一定想到了矩阵，而且是3阶方阵...... 为了得到更一般的规律，必须用符号再一次的进行
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2023-08-26 12:38:16
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对于导数还有些印象，对于偏导数，只知道名字了，大学这一年的高数，看来是都还给老师了........1、偏导数的作用？？？与导数一样，反映的是二元函数的变化率，只不过多了一个自变量。2、偏导数的几何意义？？？有个图更直观些。要解决的问题：在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化
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2024-01-28 08:37:02
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# 如何在Python中解决二阶微分方程
二阶微分方程是指方程中含有未知函数及其一阶、二阶导数的方程。在工程、物理和其他应有领域中，二阶微分方程常被用来描述动态系统的行为。本文将指导您如何在Python中实现二阶微分方程的求解。以下是我们将采取的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解方程及其初始条件 |
| 2 | 引入必需的库 |
| 3
弦振动方程、热传导方程与拉普拉斯方程。这三类方程的形状很特殊，它们是二阶线性偏微分方程的三个典型代表。一般形式的二阶线性偏微分方程之间的共性和差异，往往可以从对这三类方程的研究中得到。一维弦振动方程是双曲型的，一维热传导方程是抛物型的，二维拉普拉斯方程是椭圆型的。以上三种方程描述的自然现象的本质不同，其解的性质也各异。这也从侧面说明了我们对二阶线性偏微分方程所进行的分类是有其深刻的原因的。&nbs
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2024-01-05 23:21:30
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1.求解非刚性 ODE 本页包含两个使用 ode45
来求解非刚性常微分方程的示例。MATLAB® 提供几个非刚性 ODE 求解器。 •
ode45 •
ode23 •
ode78 •
ode89 •
ode113 &
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2024-06-03 20:56:15
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# Python实现二阶高斯拟合的教程
在数据分析和处理的过程中，拟合是一项常见的任务。尤其是高斯拟合能够帮助我们理解数据的分布。在这篇文章中，我们将学习如何在Python中实现二阶高斯拟合的过程。
## 流程概述
为了完成二阶高斯拟合，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
介绍：1.在 Matlab 中，用大写字母 D 表示导数，Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数，D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数，依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程（组）的求解问题，调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)如果没有初始条件，则求出通解，如果有初始条件，则求出特解系统缺省的自
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2024-01-19 14:10:01
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Pytorch总结五之 模型选择、欠拟合和过拟合主要针对问题：训练模型的拟合精度在测试集上的不一致问题 例如：如果改变了实验中的模型结构或者超参数，会发现：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确针对拟合异常的解决：Pytorch总结六之 欠拟合和过拟合的解决方法
1. 训练误差与泛化误差训练误差training error：指模型在训练数据集上表现出的误差泛化误差genera
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2024-10-06 08:24:15
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我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢?可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基础
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2023-11-28 00:58:13
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## 如何在 Python 中求二阶导数——实际应用分析
在科学与工程领域中，尤其是在物理、经济学或生物学的建模中，导数的概念是极为重要的。尤其是二阶导数，它不仅能够提供曲线凹凸的信息，还能够帮助解决最优化问题。在本篇文章中，我们将探讨如何在 Python 中计算二阶导数，并通过一个实际例子来展示其应用。
### 什么是二阶导数？
在微积分中，一阶导数用于描述函数的变化率，而二阶导数则描述一
# Python 中的二阶导数求解
在微积分中，导数用于描述函数的变化率。二阶导数则是对一阶导数的再次导数，能够反映函数的曲率和加速度。在数据分析、物理建模和经济学等多个领域，自然会用到二阶导数。因此，使用 Python 来求解二阶导数非常具有实用价值。本文将介绍如何利用 Python 来计算二阶导数，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在 Python 中，我们可以使用 `sympy`
原创
2024-09-24 07:08:05
206阅读
