顺序拟合动机如果我们有一个只能采样的未知函数f(x)，我们可以选择一个以参数向量p特征的已知函数g(x,p)。
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\inX}(g(x,p)-f(x))^2以设定的采样点的X。
如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。
假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^*，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。
我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例usingSequentialFit,Plotsgaussian(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)/sigma)^2)functionexpensiveFunction(x
用最小二乘法，我们可以找到p最小化的总和-的平方误差\sum_{x\inX}(g(x,p)-f(x))^2以设定的采样点的X。
如果评估f昂贵，那么仔细选择采样点符合我们的利益。
假设我们的模型已经很不错了，我们可以使用它来找出下一步要采样的地方。
猜测要采样的点是x^*，其中g(x^*,p)的p梯度尽可能大（这是我们最有可能从采样中学到的东西）的地方。
我们还希望避免在同一位置多次采样。
该程序包实现了这种顺序采样方法。
使用范例usingSequentialFit,Plotsgaussian(x,mu,sigma)=exp(-((x-mu)/sigma)^2)functionexpensiveFunction(x
2024/9/13 15:18:32
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欧几里得是数论中的一个最初步的概念，它用来判断两个数的最大公因子，扩展的欧几里得能够进一步实现在两个数互素情况下的乘法可逆元。
求可逆元是一些算法的基础。
求可逆元是一些算法的基础。
2024/8/31 16:30:48
741B
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包含：1：应用阻尼最小二乘法，适应法进行自动像差优化设计；
2：各种典型光学系统外形尺寸计算与初始结构计算方法；
3：光学设计程序
2：各种典型光学系统外形尺寸计算与初始结构计算方法；
3：光学设计程序
2024/8/29 15:47:46
8.53MB
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1.在Windows操作系统上，利用WindowsAPI编写应用程序实现矩阵乘法。
2.在Linux操作系统上，利用PthreadAPI编写应用程序实现矩阵乘法。
3.在上述两种环境下，实现相乘操作的两个矩阵均作为应用程序的输入参数动态生成，并输出计算结果。
4.在程序实现过程中，要求每个乘积矩阵元素的计算过程均由一个独立的线程实现。
2.在Linux操作系统上，利用PthreadAPI编写应用程序实现矩阵乘法。
3.在上述两种环境下，实现相乘操作的两个矩阵均作为应用程序的输入参数动态生成，并输出计算结果。
4.在程序实现过程中，要求每个乘积矩阵元素的计算过程均由一个独立的线程实现。
2024/8/26 16:05:55
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乘法器的设计思想，其实就是把乘法还原成加法来实现。
注意一点，就是进入乘法器的数据和结果数据，要在正确的时间提取。
乘法不能过快，要慢于计算周期。
简单除法的思想，就是将除法，还原为减法的过程。
注意一点，就是进入乘法器的数据和结果数据，要在正确的时间提取。
乘法不能过快，要慢于计算周期。
简单除法的思想，就是将除法，还原为减法的过程。
2024/8/22 17:58:23
304KB
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我是2014级复旦的研究生。
这是用VHDL语言设计的任意的M乘以N位的乘法器。
设计中，被除数和乘数的位数是通过参数来设置的，可由你来修改。
我已写好了testbench。
可放心使用。
这是用VHDL语言设计的任意的M乘以N位的乘法器。
设计中，被除数和乘数的位数是通过参数来设置的，可由你来修改。
我已写好了testbench。
可放心使用。
2024/8/16 16:44:30
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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