data GTL_GS_bandGroup; format Date Date9.; do i=0 to 334 by 1; date='01jan2009'd+i; if mod (i, 30) =0 then freq=1; else freq=0; Drug='Drug A'; Val = 16+ 3*sin(i/90+0.5) + 1*sin(3*i/90+0.7); upper=val*1.1; lower=val*0.95; output
1 模型简介 1.1 灰狼算法介绍 1.2 栅格地图介绍 栅格地图有两种表示方法，直角坐标系法和序号法，序号法比直角坐标法节省内存 室内环境栅格法建模步骤 1.栅格粒大小的选取 栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。 栅格选的大，环境分
感知器 1.定义 输入多个信号输出一个信号。 例：x1，x2为输入信号。y是输出信号。w1，w2是权重，y是输出信号，Θ是阈值。高于阈值感知器被激活输出y。（权重越大说明越被看重，阈值是激活得难易度） 2.实例 2.1 与门 逻辑电路中的与门，就是感知器得一种，输入x1,x2得到y，真值表: 同时还有与非门(与
QOpenGLShaderProgram是对ShaderProgram编译过程的封装，不管是加载SourceCode还是SourceFile，采用Qt的封装都是非常棒的。如果不封装，就会像下图一样，先把代码写入字符串，没有颜色标识，而且每行还得有换行符，非常麻烦。因此我们希望能像普通的C++代码一样编写Shader，好在Qt已经帮我们
一种适合胃酸人士食用的保健粥及其加工方法,其特征在于: 所述粥品的主要制作原料及其重量份数如下:小米30–50kg,红豆6–10kg,花生米3-4kg,芋头3-4kg,南瓜3-4kg,豆腐2-3kg,红萝卜2-3kg,葡萄干1-2kg,生姜0.3-0.5kg,小苏打0.2-0.3kg,乌贼骨0.2-0.3kg,精盐0.5-0.8kg,余量为水,制
（本文是LearnOpenGL的学习笔记， 教程中文翻译地址https://learnopengl-cn.github.io/（备用地址https://learnopengl-cn.readthedocs.io/zh/latest/），写于 2021-10-2） 0.前言 上一节学习了材质和光照贴图（https://gongjianbo1992.blog.csdn.net/article/details/120397134），教程接下来
1 [Error] expected declaration or statement at end of input 当出现这种情况时可能有两种两种原因 1）. 某一个函数或者变量没有在使用之前声明。（2） 某个地方少了个括号。（并不一定是编译器指出错误的地方，这种情况，编译器一般会在最后一行代码报错，但错误很可能不在最后一行，要靠自
import RPi.GPIO as GPIO import time GPIO.setmode(GPIO.BOARD) GPIO.setup(11, GPIO.OUT) # 循环100次 for i in range(0, 100): print('%d 次' % (i + 1)) # 亮 GPIO.output(11, True) time.sleep(0.5) # 灭 GPIO.output(11, False) ti
使用matplitlib 编写数学表达式https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/mathtext.html 导师的一个小任务要用到matplotlib编写数学公式，参考https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/mathtext.html 我稍微研究了一下，如果读者对于其他图有啥困惑欢迎私信交流
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using DG.Tweening; [RequireComponent(typeof(Image))] public class Luo_bo : MonoBehaviour { private Image image; [Header("轮播精灵")] pub
当向一个numpy int型array 减去 一个float数的时候，不会自动类型更新。 示例： subtracting float number In [1]: a = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]]) In [2]: a[:,1] - 0.5 Out[2]: array([ 1.5, 2.5, 3.5]) # <-- seems to be ok In [3]: a[:,1] = a[:,1] - 0.5 #
额 就是相似+对勾函数 如图 然后附上代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; double H,h,D,a; int main(){ scanf("%d",&n); while(n--){ scanf("%lf%lf%lf",&H,&h,&D); a=H-sqrt(D*H-D*h); if(a<0)printf("%.
神经网络工具箱中没有为BSB神经网络提供专门的函数工具，因此，无法利用神经网络工具箱中的函数创建、训练并应用网络。但是，Hugh Pasika于1997年基于MATLAB平台开发了BSB神经网络的实现函数。其MATLAB源程序代码如下： function C=BSB(X,beta,multi) %function C=BSB(X,beta) %这个
@import "../../../../styles/variables.scss"; .modelPage{ .small_big { margin-top: 30px; position: relative; // width: 750px; height: 250px; width: 100%; &:first-of-type{ margin-top: 0; } &.big {
一.题目描述 给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 平方根 。 由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。 注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。 https://leetcode-cn.com/problems/sqrtx/ 二.代码 public int mySqr
1 曲线绘制 关于ROC曲线的绘制过程，通过以下举例进行说明 假设有6次展示记录，有两次被点击了，得到一个展示序列（1:1,2:0,3:1,4:0,5:0,6:0），前面的表示序号，后面的表示点击（1）或没有点击（0）。然后在这6次展示的时候都通过model算出了点击的概率序列，下面看三种情况。 1.1 概率的序列是（1:0.9,2:0
一、从全连接到卷积 引入：分类猫和狗图片时，当使用一个还不错的相机采集图片时（12M像素），RGB图片有36M元素，使用100大小的单隐藏层MLP，模型有3.6B元素，远多于世界上所有猫和狗总数，数据存储也需要很大的空间。 在图片中发现模型的两个原则:平移不变性和局部性 怎么从全连接层出发利用这两
获取Image在filled模式下当前填充的位置 /* ** Created by lvzj ** DateTime: 2021-09-21 16:24:51 ** Description: ui特效跟随fillamount位置 */ using System; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; // [ExecuteAlways] public class UIFilledExtend : MonoBehav
由于自己画图的需要想要用一些自定义的颜色来做一个colorbar，但是发现网上的资料要么是基于matplotlib中自带的cmap颜色进行绘制colorbar，不好自定义颜色；要么就是一些复杂的函数或是大片文字，没有看下去的耐心QAQ。所以我就想有没有简单的方式可以实现自定义颜色的效果呢？经过一
第1篇 初始庐山真面目 - unity 3D Shader - Unity 3D ShaderLab开发实践 2 Unity中Shader的形态 2.1 shader基本结构 Shader "Examples/ShaderSyntax" { CustomEditor = "ExampleCustomEditor" Properties { // Material property declarations go here
逻辑回归阈值修改 #使用sklearn乳腺癌数据集验证 from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) data = load_breast_cancer() lr = LR().fit(data.data
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本文为阅读笔记，仅供学习交流使用！！！ 由于这本身就是一个研究领域，因此需要付出相当大的努力才能完全理解相关的理论和算法。MPC所需的二次规划数值解通常被认为是MPC应用中的一个障碍。然而，我们可以做的是理解二次规划的本质，这样就可以生成所需的基本计算程序。这样做的好处是，如
基于keras的数据扩充方法参数较为繁多，在本博客中将一一测试ImageDataGenerator的各个参数的扩充效果。 1、扩充参数列表说明 可设置的参数列表中，关于数据扩充的方法一共有11个，其中fill_model不参与测试 datagen = image.ImageDataGenerator(
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