Scrum Meeting 2022-04-22 0. 说明 日期：2022-04-22 任务：周会2，总结近两日进度，为周日产品测试做准备 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 我的空间场景，拖动添加装饰#20 对接后端获取模型资源拖动逻辑debug#40 #41 模型加
Scrum Meeting 2022-04-24 0. 说明 日期：2022-04-24 任务：例会3，总结近两日进度，产品测试，下周计划 1. 进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 我的空间场景基本框架搭建#20拖动逻辑debug#41对接后端获取模型资源#40 继续完善个人
题面 根据一些书上的记载，上帝的一次失败的创世经历是这样的： 第一天，上帝创造了一个世界的基本元素，称做元。 第二天，上帝创造了一个新的元素，称作 \(\alpha\) 。 \(\alpha\) 被定义为元构成的集合。容易发现，一共有两种不同的 \(\alpha\) 。 第三天，上帝又创造了一个新的元素，称作 \(\bet
目录第七讲 风险度量第一节 风险度量简述一、风险度量的定义二、风险度量的基本体系第二节 尾部风险度量一、重尾分布二、在险价值三、条件尾均值四、期望缺口和尾部在险价值第三节 扭曲风险度量第四节 案例 第七讲 风险度量 第一节 风险度量简述 一、风险度量的定义 一般来说，风险
Scrum Meeting 2022-04-20 0.说明 日期：2022-04-20 任务：周会1，整理过去两天进度，确定之后两天开发任务 1.进度情况 组员 负责 两日内已完成的任务 后两日计划完成的任务 困难 杨濡冰 PM&客户端 UI设计文档部分编写产品原型图绘制Coding文档：#3 #13 #23 写好个人空间，分配任务 暂
Scrum Meeting 2022-04-17 0.说明 日期：2022-04-17 任务：周会1，确定第一周冲刺开发安排，以及各种交接事宜 1.需求确定 优先开发高校和个人空间场景 改动 魔方 还是可以旋转 五个表面： 我的空间 高校社交 敬请期待 敬请期待 其他功能 地图 首页视角转到地图时，可以看作二级页面 点击高
项目 内容 这个作业属于哪个课程 2022春季软件工程（罗杰 任健） 这个作业的要求在哪里 团队项目-计划阶段要求 Part1 Alpha阶段总体规划 服务端数据库构建，服务器部署，API设计 客户端成员学习Unity3D相关技术知识 进行最小可用版本开发和完善 需求 优先级 开发阶段
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26158 原文出处：拓端数据部落公众号 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。
\(2^a=3\)，\(3^b=2\)，求 \(\dfrac1{a+1}+\dfrac1{b+1}\) 的值 . Solve 将 \(2^a=3\) 带入 \(3^b=2\) 得 \(2^{ab}=2\)，即 \(ab=1\) . 于是 \[\begin{aligned}\dfrac1{a+1}+\dfrac1{b+1}&=\dfrac{a+b+2}{ab+a+b+1}\\&=\dfrac{a+b+2}{a+b+2}\\&=1
简介 本章将主要介绍以下内容： 图的表示 图的性质 复杂图 图上的计算任务 图的表示 图的定义：一个图可以被表示为\(G = \{V, E\}\)，其中\(V = \{v_1, \dots, v_N\}\)是大小为\(N = |V|\)的节点集合，\(E = \{e_1, \dots, e_M\}\)是大小为\(M\)的边的集合。 注意：在没有特殊说明的情
合适数对 给定一个长度为 $n$ 的正整数数列 $a_{1},a_{2}, \dots ,a_{n}$ 和一个正整数 $k$。 请你判断共有多少个数对 $\left( {l,r} \right)$ 同时满足： $1 \leq l < r \leq n$ 存在一个整数 $x$ 使得 $a_{l} \times a_{r} = x^{k}$ 成立 输入格式 第一行包含两个整数 $n,k$。
算法分析技术 1. 算法 算法严格的定义需要使用图灵机的概念，即一种简化了的冯诺依曼式计算机架构，但只有在考虑可计算性时才有引入图灵机的必要，在大多数情境下理解算法可以简单认为其是一段良定义的程序段，即若干描述清晰、无歧义的步骤序列，对于给定输入能够给出相应输出。合法
AdaBoost代码实践 数学定义代码实现数据 数学定义 决策树以及AdaBoost 代码实现 数据 序号12345678910x0123456789y111-1-1-1111-1 import numpy as np import pandas as pd pd.set_option("display.max_columns", 20) pd.set_option("display.max_rows", 20) pd.set_op
左偏树是一种比较简洁易懂的可并堆。 一般来说堆都是用来实现优先队列问题，也就是维护一个集合 \(H\)，支持： \(\text{Insert}\) - 将一个元素 \(x\) 插入 \(H\)。 \(\text{Find-Min}\) - 求 \(H\) 中的最小元素。 \(\text{Delete-Min}\) - 从 \(H\) 中删除最小元素。 \(\text
Third order WENO Consider the hyperbolic conservation law $$u_t+f(u)_x=0 $$ Assume that \(f'(u)>0\), the third WENO scheme is given by \[\begin{align} \frac{d u_j}{dt}+\frac{f_{j+1/2} -f_{j-1/2} }{\Delta} &=0\\ f_{j+1/2}
转置：(221条消息) OpenCV isContinuous()连续存储的问题_pan_jinquan的博客-CSDN博客 OpenCV isContinuous()连续存储的问题 pan_jinquan 于 2017-11-23 20:15:19 发布 10126 收藏 18分类专栏： OpenCV 文章标签： isContinuous Mat图像连续存储 OpenCV isContinuous版权 OpenCV
仿射集 定义 等价定义：线性方程组的解集\(C=\{x \mid A x=b\}\)是仿射集，对应的子空间是\(A\)的化零空间 理解 仿射集内任意两点的所在的直线也在仿射集内 仿射集内多个点的仿射组合\(\theta_{1} x_{1}+\cdots+\theta_{k} x_{k},\theta_{1}+\cdots+\theta_{k}=1\)也在放
我发现我好菜啊，带点正经数学的东西就会寄... 1. 三角函数： 1.1 三角函数的定义： 首先是锐角三角函数： 定义： \(\sin \theta=\frac{a}{c}\)，即“对边比斜边”。 \(\cos \theta=\frac{b}{c}\)，即“邻边比斜边”。 \(\tan \theta=\frac{a}{b}\)，即“对边比邻边”。 我们可以把三角
不久前刚学习了导数，现在总结一下基本导数公式的证明。 1.若 \(f(x)=c\) ( \(c\) 为常数),则 \(f^\prime(x)=0\) 。 证明：\(f^\prime(x)=\lim \limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{f(x + \Delta x)-f(x)}{\Delta x}=\lim \limits_{\Delta x \to 0}\dfrac{c-c}{\Delta x}=0\) 2.若 \(f(x)
I. J. Goodfellow, O. Vinyals, and A. M. Saxe, “Qualitatively characterizing neural network optimization problems,” arXiv:1412.6544 [cs, stat], May 2015. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1412.6544 主要工作 文章提出一种方法，用来检测训练好的神经网络，在
逻辑回归与梯度下降策略之Python实现 1. 映射到概率的函数sigmoid2. 返回预测结果值model函数3. 计算损失值cost4. 计算梯度gradient5. 进行参数更新6. 计算精度 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的
目录一、线性可分支持向量机二、函数间隔、几何间隔1.函数间隔2.集合间隔三、间隔最大化1.最大间隔分离超平面2.支持向量、间隔边界四、对偶算法1.线性可分支持向量机对偶算法 SVM是一个二元分类算法。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。（间隔最大化使它有
亚线性筛法 求积性函数 \(f(x)\) 的前 \(n\) 项和, 我们可以通过线性筛解决 \(n\) 数量在 \(10^7\) 级别的情况, 当 \(n\) 更大时, 线性算法就不足以求出答案了. 杜教筛就是一种对于特定积性函数能够在小于线性的复杂度内求出前 \(n\) 项和的方法. 前置知识 线性筛 狄利克雷卷
基于稀疏表示理论的图像去噪 1 稀疏表示1.1 稀疏表示理论1.2 稀疏表示模型1.2.1 信号的稀疏模型1.2.2 小块图像的稀疏模型1.2.3 整体图像的稀疏模型1.2.4 基于字典学习的图像稀疏去噪模型 2 稀疏分解算法2.1 松弛优化算法BP算法 2.2 贪婪追踪算法2.2.1 匹配追踪/MP算法2.2
前置知识 （1）毕达哥拉斯定理：\(\sin^2\alpha+\cos^2\beta=1\) （2）诱导公式：\(\begin{align*}&\sin(2k\pi+\alpha)=\sin\alpha,\cos(2k\pi+\alpha)=\cos\alpha,(k\in Z)\\&\sin(-\alpha)=-\sin\alpha,\cos(-\alpha)=\cos\alpha\\&\sin(\pi+\alp
