傅里叶级数收敛性证明 参考来源：Richard Courant, "Differential and Integral Calculus, Vol. 1, 2nd Ed." 1. 傅里叶级数的定义 对于 \([-\pi, \pi]\) 上的给定函数 \(f(x)\)，计算 \[a_\nu = \frac{1}{\pi}\int^\pi_{-\pi}cos (\nu t) dt, ~~~ b_\nu = \frac{1}{\pi}\int^\pi_{
直线段光栅化 数值微分法（DDA算法） 计算方法： \(\Delta\)x = \(x_2-x_1\)，\(\Delta y=y_2-y_1\) ，\(k=\frac{\Delta y}{\Delta x}\) 当$ -1≤k≤1 $ 时： \[\begin{array}{l} \left\{\begin{matrix} x_{i+1} = x_i + 1 \quad \\ y_{i+1} = y_i + k \quad \\ \end
import numpy as np from psychopy import visual, core def present_stim(sti_fr_list=[1, 1], stim_time=3.0): win = visual.Window(size=(1280, 130), pos=(0, 543), color=(0, 0, 0)) block1 = visual.Rect(win, pos=(-0.82, 0), size=(0.3, 1.8), fillColor=
原因一:三个参数使得调节难度骤增。 如果PI调节有x*x种可能组合，那么PID就有x*x*x种可能组合。 原因二:PI控制往往能取得较好效果。 实际过程大多可用过阻尼非震荡过程描述，因此如果参数整定合适，PI控制就可以取得较好效果。 原因三:微分环节容易引进高频测量噪声。 微分环节的传递
新到手的树莓派连接 SSH 居然提示密码错误，于是折腾之旅开始 根据 Raspberry Pi OS Bullseye 的4月更新说明，经典的 pi 用户名和 raspberry 已经被取消，用户想要使用树莓派，需要使用如下方法创建账户： 使用新版系统向导（需要显示器和外设） 使用 Raspberry Pi Imager 创建账户 以下
题目 已知圆形面积的计算公式S=Π*r*r，请编写一段程序，输入圆的半径r，输出圆的面积。设Π=3.14，计算结果保留两位小数 提示： 浮点型数据类型，可以先简单理解为把声明变量的 int 替换为 double 就可以了，int 我们说过只能赋值整数，float 和 double ，可以赋值小数 利用C语言格
原文：https://oi-wiki.org/string/kmp/ 此篇为读后总结 很多字符串算法都是应用 借助之前的计算好的答案来加速计算新的答案。简单来讲就是dp。 前缀函数pi[i] 意为：以i为结尾的子字符串与原字符串的最长的公共前缀 即s[0~i] 与 s的最长公共前缀的子串的长度 即：s[0~pi[i]] 相等 s[
记录 Poincaré 引理证明的想法（尤其是链同伦的构造）——follow 的是 Bott-Tu 的书 Differential Forms in Algebraic Topolgy (GTM82)。 (目前只写了紧支上同调的 Poincaré 引理，待更新...) 目录Proof of the Poincaré Lemma for Compactly Supported Cohomology: \(H_c^{*+1}(M\t
0x00 前言说明 最近买了一块Raspberry Pi Zero 2W来玩，目的是想搭建一台远程运行的个人服务器，上面放个博客、点个灯啥的。于是就有了这篇文章。 树莓派官网地址：https://www.raspberrypi.com/ 0x01 SSH连接 首先一开始买到手之后我是很懵的，于是在google上找到了以下几篇文章帮助了我
线性高斯系统的状态估计 离散批量优化 运动和观测方程 在离散时间线性时变的条件下，定义运动和观测方程： \[x_k=A_{k-1}x_{k-1}+v_k+w_k,k=1,\cdots,K \\ y_k=C_kx_k+n_k,k=0,\cdots,K \]\(v_k\) 是确定性变量，其他都是随机变量。噪声和初始状态一般假设为互不相关，并且在各个时刻与自
文本文件可存储的数据量多、每当需要分析或修改存储在文件中的信息时，读取文件都很有用，对数据分析应用程序 处理文件，让程序能够快速地分析大量的数据处理文件和保存数据可让你的程序使用起来更容易 一、从文件中读取数据1）读取整个文件：先创建一个任意的文本文件，设置任意行，任意个数据
Ch 03 - 连续信号的频域分析 连续傅里叶级数 CFS CFS 给出了周期信号的分解表示 \[x(t)=\sum_{k=-\infty}^{+\infty}A_k{\rm e}^{{\rm j}k\Omega_0t} \\=A_0+\sum_{k=1}^{+\infty}(a_n\cos \frac{2k\pi t}{T_0} + b_n \sin \frac{2k\pi t}{T_0}) \]用有限（如正弦波叠加型）或无限（如方
背包九讲(7) 有依赖的背包问题 有 N 个物品和一个容量是 V的背包。 物品之间具有依赖关系，且依赖关系组成一棵树的形状。如果选择一个物品，则必须选择它的父节点。 如下图所示： 如果选择物品5，则必须选择物品1和2。这是因为2是5的父节点，1是2的父节点。 每件物品的编号是 ii，体积是 vi，
开启VNC远程桌面 不插显示器就可以看到树莓派系统界面的方式。 1. 如果你下的系统镜像有包含一些基本软件（Raspberry Pi OS with desktop and recommended software），里头就已经默认安装了VNC。如果不是的话，那你麻烦了，得自己找个VNC安装或者重下个镜像烧写系统，再重新配置下来
根据实体类生成SQL语句（增删改） 代码： Skip to content Product Team Enterprise Explore Marketplace Pricing Search Sign in Sign up MaChuhao / MCHDAL Public Code Issues Pull requests Actions Projects Wiki Security Insights MCHDAL/CreateSQLStr.cs / @MaChuhao MaCh
点电荷 电荷量子化（元电荷） $e=1.602\times10^{-19}C$ 库仑定律 真空中两个相距为$\vec r$点电荷之间的相互作用力： $\vec F =\frac{1}{4\pi{\varepsilon}_0}\frac{q_1q_2}{r^2}\vec{e_r}$ ${\varepsilon}_0=8.85\times10^{-12}C^2\cdot N^{-1}\cdot m^{-2}$（真空介电常数） 场强 场强是
以前使用 buster，安装xrdp后 pi用户xrdp登录正常， 可自从使用了 bullseye系统，pi登录xrdp后，出现黑屏不能登录现象。 网上搜寻解决方案，一种方法是： 登录树莓派后，打开这个文件：/etc/X11/xrdp/xorg.conf 在文件中找到：Option "DRMDevice" "/dev/dri/renderD128" 将上述这一行注释掉，增加：Opt
变量是什么：就是可以变化的量！ Java是一种强类型语言，每个变量都必须声明其类型 java变量是程序中最基本的存储单元，其要素包括变量名，变量类型和作用域 注意事项： 每个变量都有类型，类型可以是基本类型，也可以是引用类型 变量名必须是合法的标识符 变量声明是一条完整的语句，因此每
declare @Lng decimal(18,6)=114.059920--经度declare @Lat decimal(18,6)=22.544884--纬度 declare @GPSLng decimal(18,6)=114.056300--经度declare @GPSLat decimal(18,6)=22.521447--纬度 select 6378.137*ACOS(SIN(@GPSLat/180*PI())*SIN(@Lat/180*PI())+COS(@GPSLat/180*PI(
# Description 一共有 N头奶牛，N个牧场，N−1 条道路将牧场连接成树状，每头奶牛都有一个私人牧场，第 i 头奶牛的私人牧场记作Pi 。 一开始所有奶牛都聚集在 1 号节点，然后从 1−N 每次第 i 头奶牛去往其私人牧场Pi ，问对于每一头奶牛它返回的路途上经过多少个奶牛已返回的牧场。 #
《Easy RL》面试题汇总 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本博客汇总了蘑菇书《Easy RL》每一章的面试题。更多强化学习内容，请看：随笔分类 - Reinforcement Learning。 - 高冷的面试官: 看来你对于RL还是有一定了解的,那么可以用一句话谈一下你对于
博客园不支持lua语言，所以对于关键字和函数没有颜色突出，将就着看吧 function sysCall_init() -- syscall_init是不可选的初始化函数，用来创造一个协同例程（协程：coroutine），作为主脚本调用的接口（回调函数），只执行一次 corout=coroutine.create(coroutineMain) end function sysCal
typedef struct { _iq Ref; // Input: reference set-point _iq Fbk; // Input: feedback _iq Out; // Output: controller output _iq Kp; // Param
属性： Math.Pi 方法： Math.max() 最大值 Math.min() 最小值 Math.ceil() 向上取整 Math.floor() 向下取整 Math.random() 取随机数 Math.abs() 绝对值 Math.pow() 幂
逻辑回归 线性回归不适合处理分类问题，因为用连续型函数逼近离散型函数不太靠谱。因此考虑如何修改线性回归方法使其适用于分类问题。 现在给出\((x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n),x_i \in R^k,y_i\in \{0,1\}\)： 对于\(w\in R^k,b\in R,f(x)=w^Tx+b\)，那么怎么把它的值域限制在0和1
