创造性MATLAB基于fox-li迭代算法的激光谐振腔自再现模模拟MATLAB基于fox-li迭代算法的激光谐振腔自再现模模拟
2024/3/14 6:55:53
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早在2011年7月，QQ音乐2011beta版的发布便确立了用品牌色–绿色，做为QQ音乐客户端的默认颜色，绿色代表和平、希望、生长和环保，对QQ音乐的品牌形象有积极的正面意义，此外，纵观竞品，常见的客户端配色多为黑和蓝，用绿色也较利于提高产品的识别度。
QQ音乐2012贺岁版的视觉，也是围绕绿色和细节进行全面的体验优化。
项目从去年12月31号开始，进行了为期15天的高效设计和快速迭代。
整个项目时间非常紧张，由产品发起需求–交互–视觉–开发的传统流程无法适应项目进度，而由设计师发挥最大主观能动性，与产品、开发无缝对接，减少沟通成本，并驱动实现更适合的体验。
从对用户听歌时的心情和感觉的研究结果来看，
QQ音乐2012贺岁版的视觉，也是围绕绿色和细节进行全面的体验优化。
项目从去年12月31号开始，进行了为期15天的高效设计和快速迭代。
整个项目时间非常紧张，由产品发起需求–交互–视觉–开发的传统流程无法适应项目进度，而由设计师发挥最大主观能动性，与产品、开发无缝对接，减少沟通成本，并驱动实现更适合的体验。
从对用户听歌时的心情和感觉的研究结果来看，
2024/3/10 7:24:41
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由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。
传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。
2024/3/4 2:50:15
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本文件涉及采用蒙特卡洛的思想，既用增加迭代次数的方法来仿真带通QPSK误码率的大小，让其逐渐接近真实情况。
2024/3/3 22:47:46
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美团App、大众点评App都是重运营的应用。
对于App里运营资源、基础配置，需要根据城市、版本、平台、渠道等不同的维度进行运营管理。
如何在版本快速迭代过程中，保持运营资源能够被高效、稳定和灵活地配置，是我们团队面临的重大考验。
在这种背景下，大众点评移动开发组必须要打造一个稳定、灵活、高效的运营配置平台。
本文主要分享我们在建设高效的运营配置平台过程中，积累的一些经验，以及面临的挑战和思考。
简单而言，运营资源可以理解为App中经常变动的一些广告、运营活动等等，譬如下图中电影首页顶部的Banner位，就是一个典型的运营资源。
对于这类运营资源，它们有如下明显特征：1.时效性，只在一定时间范围内显示在C
对于App里运营资源、基础配置，需要根据城市、版本、平台、渠道等不同的维度进行运营管理。
如何在版本快速迭代过程中，保持运营资源能够被高效、稳定和灵活地配置，是我们团队面临的重大考验。
在这种背景下，大众点评移动开发组必须要打造一个稳定、灵活、高效的运营配置平台。
本文主要分享我们在建设高效的运营配置平台过程中，积累的一些经验，以及面临的挑战和思考。
简单而言，运营资源可以理解为App中经常变动的一些广告、运营活动等等，譬如下图中电影首页顶部的Banner位，就是一个典型的运营资源。
对于这类运营资源，它们有如下明显特征：1.时效性，只在一定时间范围内显示在C
2024/2/29 7:14:18
639KB
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函数逼近与曲线拟合，拟合的结果与拉格朗日插值及样条插值的结果比较复化梯形方法；
2.复化辛甫森方法；
3.复化高斯方法，求解第二类Fredholm积分方程高维积分数值计算的蒙特卡罗方法，分别用积分和测度两种不同角度，通过蒙特卡罗方法求冰激凌的体积病态的线性方程组的求解，选择病态问题的维数为6，分别用Gauss消去法、J迭代法、GS迭代法和SOR迭代法求解方程组，及其比较
2.复化辛甫森方法；
3.复化高斯方法，求解第二类Fredholm积分方程高维积分数值计算的蒙特卡罗方法，分别用积分和测度两种不同角度，通过蒙特卡罗方法求冰激凌的体积病态的线性方程组的求解，选择病态问题的维数为6，分别用Gauss消去法、J迭代法、GS迭代法和SOR迭代法求解方程组，及其比较
2024/2/28 7:33:41
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本程序代码是通过Matlab编写完成的，里面有用高清相机拍摄的图片提取的二值化直线图像，每一幅图像都有几个MB；
虽压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。
通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线，记录直线方程（包括斜率和截距这两个参数）。
请放心下载，资源没有任何问题。
虽压缩包只有几十kb，但功能完善，没有任何问题。
通过记录二值化图像像素点，利用设定的距离阈值参数，然后利用距离阈值参数通过最小二乘法迭代来剔除偏差较大的像素点，进而实现直线拟合,并在原二值化图像上面画上直线，记录直线方程（包括斜率和截距这两个参数）。
请放心下载，资源没有任何问题。
2024/2/24 21:55:20
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针对存在初态误差的情形,提出多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制方法.相对固定阶迭代学习算法,变阶算法可有效降低跟踪误差.对变阶采样迭代学习算法进行了收敛性分析,推导出收敛充分条件.给出了变阶学习的两种实现策略-DD(Directdivision)和DIP(Divisioninphases)策略.数值仿真表明,基于DIP策略的变阶采样迭代学习算法在获得较高的控制精度的同时,具有较快的收敛速度.
2024/2/23 10:45:02
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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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