1 发电机方程 有发电机的二阶微分方程如下： 其中δ为发电机转子角（rotor angle），ω为角速度（rotor angular speed），H为发电机惯性常数（inertia constant），D为发电机阻尼系数（damping constant）。 2 欧拉法 将微分方程离散化，在离散点处用差商代替导数。其中，根据不同的差商，欧拉法分为向前
9.2.2 Borg[1]Borg是一个集群管理器，负责对来自几千个应用程序所提交的Job进行接收、调试、启动、停止、重启和监控，这些Job将用于不同的服务，运行在不同数量的集群中，每个集群各自可包含最多几万台服务器。Borg的目的是让开发者能够不必操心资源管理的问题，让他们专注于自己的工作，并且
1．背景 Google的论文Omega:flexible,scalable schedulers for large compute clusters中把调度分为3代：第一代是独立的集群；第二代是两层调度（Mesos，YARN）；第三代是共享状态调度，如图9.3所示。 图9.3 2．架构 为了克服双层调度器的局限性，Google开发了下一代资源管理系统Omega。Omega是一种基
Editorial 此处认为 \(\omega = 64\)。\(n\) 与值域同数量级。 这题有个显然的树上待修莫队，但感觉很屑，复杂度也不是很好（\(O(n^{\frac{5}{3}})\)），就没打算写。 于是想啊想啊，想了两个小时，搞出来一个复杂度更优的做法： 考虑先对原树跑出来欧拉序，把欧拉序分块，设块大小 \(B\)。每隔 \(B\)
Codeforces 题目传送门 & 洛谷题目传送门 这是一道 *2900 的 D1C，不过还是被我想出来了 u1s1 大概是这题用到的几个套路我都见过罢 首先注意到 \(k\) 很小，故考虑状压 \(dp\)，\(dp_{i,s}\) 表示当前所有 pollywog 都在编号 \([i-k+1,i]\) 范围内的石头上，并且有且仅有编号 \(i-x+1,x\i
CF1295F Good Contest / [APIO2016] 划艇 先离散化，设 \(f_i\) 为考虑前 \(i\) 个元素的方案数，枚举第 \(i\) 个元素处在第 \(j\) 个区间，同时枚举一起在第 \(j\) 个区间的元素个数，用组合数计算方案数，\(DP\) 过程中处理组合数就是 \(O(n^3)\) 了。 第一题要算 \(n\) 个元素放到值域为
FFT 多项式的表示方法 系数表示法 \(A(x)=\sum_{i=0}^{n} a_{i} * x^{i}\)表示为\({\{a_0,a_1,...a_n}\}\) 点值表示法 \(A(x)=\sum_{i=0}^{n} a_{i} * x^{i}\)表示为\({\{x_0,y_0,x_1,y_1...x_n,y_n}\}\) 优化多项式乘法的思路 如果用系数表示法进行多项式乘法，时间复杂度显然是\(
STC networks 在分析电路的频域响应时，单时间常数网络的知识非常有用。 单时间常数网络(Single-Time-Constant Networks)有两种组合：第一种是由电阻R加电容C组成，其时间常数为\(\tau=CR\)；第二种是由电阻R加电感L组成，其时间常数为\(\tau=\frac{L}{R}\)。 STC networks的分类 大多数的S
本文旨在通过简单实例来对基于MATLAB的数字调制解调系统仿真进行一个较为全面的介绍，并加深对一些基础知识的理解。且有详细解释大多数人在进行数字调制MATLAB仿真时遇到的大部分问题。 数字调制的概念 数字调制是把数字信号即二进制比特或一定长度的比特串变换为连续信号波形
FFT&NTT的小总结 前言 最近正在学 \(FFT\) ，然后一脸迷惑。 我看我是完全不懂……。 什么是 \(FFT\&NTT\) ？ 在讲 \(FFT\&NTT\) 之前，我觉得我有必要先介绍一下 \(DFT\&IDFT\) 。 \(DFT\&IDFT\) ： \(DFT\:(Discrete\:Fourier\:Transform)\) ：离散傅里叶变换。而 \(IDFT\) 自然就是离
文章目录 初等概率论（一）概率空间条件概率与独立性随机变量及其分布二元随机向量及其分布数字特征条件期望 初等概率论（一） 概率空间 概率空间是随机现象的数学模型，它由三个基本要素组成，通常写作 ( Ω
食物对应 Omega-3 不饱和脂肪酸 海洋动植物（鱼虾、海藻等）；内陆地区紫苏、胡麻、火麻等（紫苏含量最高）； Omega-6 不饱和脂肪酸 猪肉、牛肉、羊肉、玉米、大豆等；玉米油、大豆油等植物油以及油炸食品； 区别 OMEGA-3和OMEGA-6就如同冤家一般； 比如我们体内有炎症，OMEGA-6会促进身体炎症的发生
完全抄袭自 OI-wiki 基本 通俗地说， 系数表达 → 点值表达， 称为 DFT， 点值表达 → 系数表达， 称为 IDFT。 FFT 通过取某些特殊的 x 的点值来加速 DFT 和 IDFT。 考虑点值表示下的多项式乘法： \[f(x) = (x_0,f(x_0)),(x_1,f(x_1)),\cdots,(x_n,f(x_n)) \\ g(x) = (x_0,g(x_0)),(x_1,g(
周期信号的傅里叶级数和傅里叶系数如下所示 对于非周期信号，我们也想得到其频谱，为了得到非周期信号的频谱，可以将非周期信号可以看作周期无穷大的信号。下图展示了当一个周期信号的周期不断增大时，频谱的变化规律。 可以看到，当周期 \(T\) 增大，谱线高度将减小（这是由于随着周期增大，
听课的时候有一道题要单位根反演； 看起来是个轻量级的算法，然后就来学一下 # 引理 定义 $\omega_n$ 表示 $n$ 次单位复根，即 $\omega_n^n=1$，对于任意正整数 $k$，有 $$n\cdot[n\mid k]=\sum_{i=0}^{n-1}\omega_n^{ik}$$ 证明只需用到单位复根的性质。 如果 \(n\mid k\)，则 \(\omega
低通滤波器的一些概念 通带 在通带的信号可以无失真地通过 阻带 在阻带的信号受到的衰减很大,相当于被过滤掉了 通带截止频率 通常符号为\(\Omega_p\) 频率小于\(\Omega_p\)的区间属于通带 阻带截止频率 通常符号为\(\Omega_s\) 频率大于\(\Omega_s\)的区间属于阻带 过渡带 位于通
线性分类-逻辑回归 逻辑回归和线性回归之间有何联系，又有什么样的不同之处？ 不同点：逻辑回归是用来进行分类任务的，而且是典型的二分类，线性回归是用来进行预测的，二者任务的性质是不同的。 联系：逻辑回归是将线性回归的输入值再通过一个激活函数映射成一个概率值，用概率值的大小来进
文章目录 1 DJS压制干扰波形的产生1.1 压制式干扰1.2 DJS压制干扰波形的合成1.2.1 时域合成1.2.2 频域合成 2 DJS欺骗干扰波形产生2.1 引言2.1.1 LFM信号波形2.1.2 LFM信号特点2.1.3 LFM的匹配滤波 2.2 欺骗性干扰2.2.1 欺骗性干扰原理和分类2.2.2 移频干扰信号 1 DJS
视觉SLAM十四讲这本书应该算是非常好理解的一本书了，而且讲的十分到位，不仅可以学习视觉SLAM的知识，对于一些工程上的设计也对我有启发。这里不会讲解视觉SLAM的内容，只是进行一些小总结与提炼，以及读后感。 经典视觉SLAM框架 SLAM数学模型 \[\begin{cases} x_k=f(x_{k-1},u_k,\omega_
最近公司再接入分布式事务servicecomb-pack，然后自己做了一个简单的了解，分布式事务整体分为3个模块即协调者alpha、注入到微服务实例中的omega、alpha与omega交互协议，下表为各个模块的相应功能介绍 servicecomb-pack总模块模块名称功能描述alphaalpha-benchmarkalpha性能相关数据
AI课堂开讲，就差你了！ 很多人说，看了再多的文章，可是没有人手把手地教授，还是很难真正地入门AI。为了将AI知识体系以最简单的方式呈现给你，从这个星期开始，芯君邀请AI专业人士开设“周末学习课堂”——每周就AI学习中的一个重点问题进行深度分析，课程会分为理论篇和代码篇，理论与实操，一个都
Navigator AglorithmReferences Aglorithm \usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry} \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmicx} \usepackage{algpseudocode} \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}} \renewcommand
note 2020-09-09 13:20搬运 下面的内容来自我的公众号：yhm同学 下面讨论的是对序列做变换 通常，要了解一个序列傅里叶变换的特性需要有关【幅度和相位】或者【实部和虚部】在$-\pi<\omega\leq \pi $所有频率范围内的全部知识。但是已经知道，在一定条件下，傅里叶变换会有
1 - 问题域为 \(\Omega\) 2 - 方程及其变分形式 \[\begin{aligned} -\nabla^2 u(\boldsymbol{x}) &= f(\boldsymbol{x}), \quad &\boldsymbol{x} \in \Omega \\ u(\boldsymbol{x}) &= u_D(\boldsymbol{x}), \quad & \boldsymbol{x} \in \partial\Ome
支持向量机 因为用 k k k 对 ( ω , b )
