团队信息本页点评团队1-22，其他组见：NABCD点评团队项目里一下子要做的几个都是比较抽象的东西：协作与分工立项（NABCD大法。。）功能设计用例图、类图、时序图等测试计划前两次作业分别是PSP和结对编程，上述几个内容都没有得到充分的有效训练，导致同学们做这几个环节整体流于形式。不能抓住重点。简单确定团队成员之后，不应该直接就分工了。一般来说立项是第一位的，如果不能确定软件要不要做，要做什么，分
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2024-05-25 17:10:39
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# Python中的正交分解：深入理解与应用
在数值算法与线性代数中，正交分解是一种重要的技术，它将复杂的向量空间分解为更简单的部分。通过这种分解，我们可以方便地解决许多实际问题，比如最小二乘法、数据降维等。在Python中，我们可以利用`NumPy`库来实现正交分解。
## 正交分解的基本概念
正交分解主要是将一个向量分解为多个正交分量的和。对于给定的向量空间，可以找到一组基向量，使得每个
0.导言我们都知道，气候研究的时间跨度一般都较长，基本都在30年以上，这就意味着对应的数据集十分庞大，既不能简单地对数据进行描述，也无法轻易地从数据中提取特征。那么面对如此庞大的数据集，我们如何才能从中提取出最能描述它的主要特征呢?在这种场景下，EOF分解就显示出它的强大优势了。它可以把随着时间变化的气象要素场，分解为 空间函数部分 和 时间函数部分，从而便于我们开展分析和研究，让我们能够从庞大的
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2024-07-02 19:50:11
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正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对试验进行设计，通过少数的试验替代全面试验，根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。下面介绍使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程。
1.简介正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对
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2023-06-30 22:01:07
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
正交分解与完全正交分解关于正交分解的三种理解完全正交分解完全正交分解的数学本质我们为什么要使用完全正交分解 关于正交分解的三种理解正交分解的理解方法有两种，正着理解指的是施密特正交化方法，反着理解则是吉文斯变换（givens）和豪斯霍尔德（householder）变换，即一个正交矩阵乘以一个矩阵会发生什么。这三种变换这篇博文讲的很好，我在这里不再赘述，只对后两种变换做一个直观的阐述。正交变换左乘
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2023-09-05 21:05:36
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正交分解的几条必要的基础：正交分解以及正交投影的定义：正交分解的性质：下面一条性质运用到了商高定理来证明：这两条性质比较好理解，其他恶心的性质就不列出来了。——————————————————————————————————————————————————
原创
2021-08-20 11:20:15
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正交分解的几条必要的基础：正交分解以及正交投影的定义：正交分解的性质：下面一条性质运用到了商高定理来证明：这两条性质比较好理解，其他恶心的性质就不列出来了。————————————————————————————————————————————————————希
原创
2022-04-14 14:31:38
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## Python矩阵正交分解的实现步骤
为了帮助你了解如何实现Python矩阵正交分解，我将为你提供一份详细的教程。首先，我们需要了解整个过程的流程，然后逐步说明每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] --> B[计算特征值和特征向量]
B --> C[选择主成分]
原创
2023-09-22 00:09:15
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# Python 矩阵正交分解的科普
矩阵正交分解是线性代数中的一种重要技术，广泛应用于计算机科学、数据科学和工程等多个领域。本文将介绍什么是矩阵正交分解、其重要性及如何在 Python 中实现这一过程。
## 什么是矩阵正交分解？
矩阵正交分解 (Orthogonal Decomposition) 是将一个矩阵拆分为两个或更多个矩阵的方法，其中某些矩阵具有正交性质。常见的正交分解方法有 Q
# Python矢量的正交分解
## 引言
在计算机图形学和物理学等领域，经常需要对矢量进行正交分解。正交分解是将一个矢量拆分为与一组正交基向量的乘积。本文将详细讲解如何使用Python实现矢量的正交分解，并给出实际的代码示例。
## 流程
下面是实现Python矢量的正交分解的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 根据给定的矢量和正交基向量，计算矢量在
原创
2023-08-17 12:45:04
259阅读
Gram-Schmidt正交化 在提到矩阵的QR分解前，必须要提到Gram–Schmidt方法，理论上QR分解是由Gram–Schmidt正交化推出来的。那么Gram–Schmidt正交化究竟是什么。 在三维空间存在直角坐标系，其中任意
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2024-10-15 16:00:59
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说到分解，很多人心中的意象大概只有正交分解。正交分解无疑是最重要的一种分析方法，它也是所谓“分而治之”思想最常见的实现策略。但是正交分解一般潜在的假定是分解后的子部分是大致均衡的，它们是相对具有独立价值的，可以彼此脱离独立发展。这是分解后实现系统解耦的重要原因。http://canonical.iteye.com/blog/33885 但是物理学中另一种重要的分析学思想是微扰论(P
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2023-10-24 06:59:55
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正交变换（傅里叶变换、Z变换） 信号分解方法多种多样，我们可将信号分解为直流分量+交流分量、偶分量+奇分量、实部分量+虚部分量、脉冲分量、正交分量等多种形式。其中一个较复杂而又有重要意义的分解方法便是将信号分解为正交分量，我们把这个过程称作：信号的正交分解（正交变换）。 将信号正交分解之后，可以用于：方便处理便于抽取特性数据压缩 首先有一个问题——什么是正交？ 在线性代数中我们了解过，向量的正交指
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2023-12-23 20:10:11
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PCA（主成分分析）本质上就是POD，只是我最近翻的热工学论文大部分都用的POD这个名字，而数据分析（或机器学习）方面似乎用PCA这个名字多一些，所以还是以这个名字做了。 本来大部分内容早就完成了，但是一直苦于对降维后的数据处理问题不甚了解，所以翻了很久的资料。因为降维后的数据与元数据并没有直接的数值上的联系，并且也没有明确的物理意义，因此这里的
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2023-10-18 18:27:57
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关于“本征正交分解”的Python代码
在计算机科学与数学中，本征正交分解（Eigenspace Decomposition）是分析和处理数据的一个重要工具。它不仅在图像处理、信号处理等领域应用广泛，还可以用于机器学习模型的降维。今天我们就来聊聊如何在Python中实现本征正交分解，并以此为基础开发相关的应用。
## 环境准备
在开始我们的旅程之前，确保你的开发环境已经准备就绪。通常我们需要
# Python 的本征正交分解（Eigendecomposition）入门指南
在机器学习和数据分析领域，本征正交分解（Eigendecomposition）是一个重要的概念。它可以帮助我们理解数据的结构，降维，以及主成分分析。本文将带你了解如何在 Python 中实现本征正交分解的基本流程。
## 步骤概览
下面是实现本征正交分解的主要步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-06 04:01:34
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图像处理中常见变换 (1)KL变换 KL变换是遥感图像增强和信息提取中用得最多的线性变换，是对原波段图像进行波谱信息的线性投影变换，在尽可能不减少信息量的前提下，将原图像的高维多光谱空间的像元亮度值投影到新的低维空间，减少特征空间维数，达到数据压缩、提高信噪比、提取相关信息、降维处理和提取原图像特征信息的目的，并能有效地提取
目录一、对称正定矩阵的Cholesky分解二、一般方阵的高斯消去法分解三、矩形矩阵的正交分解四、舒尔分解矩阵分解是把一个矩阵分解成几个“较简单”的矩阵连乘的形式。在MATLAB中矩阵分解的相关函数有：在MATLAB中，线性方程组的求解主要基于4种基本的矩阵分解，即对称正定矩阵的Cholesky分解、一般方阵的高斯消去法分解、舒尔分解和矩形矩阵的正交分解。一、对称正定矩阵的Cholesky分解Cho
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2024-01-20 22:33:45
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# R语言中的正交分解：理解、应用与实例
正交分解（Orthogonal Decomposition）是一种广泛使用于统计学和数据科学的数学工具，尤其是在回归分析和主成分分析中。它的基本理念是将一个复杂的数据集分解为多个简单的部分，从而便于理解和分析。本文将深入探讨R语言中的正交分解的应用，并通过代码示例来帮助你理解这一概念。
## 什么是正交分解？
正交分解涉及将一个向量分解为两个或多个部
