LMDmatlab程序局域均值分解,利用滑动平均求的,不是用三次样条LMDmatlab程序局域均值分解,利用滑动平均求的,不是用三次样条
2025/6/3 8:44:24 3KB LMD matlab 程序 局域均值分解
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一般来说,如果不是不可能完全描述多孔介质的微观结构是非常困难的,因为它具有复杂和随机性。
人们只能获得一些基于统计的平均信息,如平均孔隙度或更好的孔径分布。
如果需要对多孔结构的全部细节进行更为严格的处理,则必须解决此问题。
事实上,更准确地预测多孔介质的传输特性需要更详细地描述整个多孔介质的形态,包括几何性质(如颗粒或孔形状)以及体积和拓扑性质(如孔迂曲度和互连性)。
已经报道了几次这样的尝试。
重建过程是一种流行的方法再现多孔结构[。
然而,确定相关函数非常复杂。
随机当其他微观结构细节存在时,障碍物的位置是构建人造多孔介质最简单的位置可以忽略。
为了调整孔隙大小和连通性,Coveney等人提出了一种孔隙增长随时间模型。
通过从进一步与集群增长理论有关,我们建议本文是一个更全面的方法,其中四个参数被确定用于控制内部多孔颗粒介质结构,从而形成一个称为四重结构生成集(QSGS)的集合。
这一套使我们能够生成多孔形态学特征,为许多真正的多孔介质的形成进程作出贡献。
2025/5/30 12:29:12 3KB QSGS
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针对在线社会网络中用户间的关系存在多种关系复合的情况,采用多子网复合复杂网络的模型理论,将豆瓣网中用户关注关系子网和用户影评关系子网进行复合,设计了一个基于多子网复合复杂网络拓扑演化模型,该模型考虑了多关系间的相互影响。
最后通过仿真实验,得出了基于多子网复合复杂网络模型的网络节点个数、网络边数、网络平均最短路径等网络特征和同等实际网络的网络特征较为吻合。
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基于HSV空间,逐个像素点处理图像,求图像的平均亮度。
2025/5/24 22:58:35 4.65MB opencv HSV
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这本是高清版学习OFDM值得一读。
全书共分10章。
第1章简要介绍无线通信系统的发展历程以及无线衰落信道的基本特性;
第2章介绍OFDM技术的基本原理与特性;
第3章叙述了OFDM技术内峰值平均功率比的问题,并且讨论若干抑制过高峰均比的方法;
第4章详细介绍OFDM技术内非常关键的同步问题;
第5章介绍OFDM技术内的信道估计;
第6章针对动态功率、比特分配在OFDM系统内的灵活应用进行讨论;
第7章介绍各种编码在OFDM技术内的应用,并且讨论最新的编码方法;
第8章分析多种不同的多址方案与OFDM技术的结合;
第9章详细介绍OFDM在多个领域内的应用,其中包括DAB、DVB、WLAN和ADSL等;
最后第10章简单介绍未来移动通信系统(NextG)的关键概念,以及适于传输高速数据流的MIMOOFDM系统。
本书可作为通信工程技术人员和通信专业的本科生、研究生的参考书。
2025/5/21 9:22:33 14.89MB OFDM 移动通信 昆工 西电
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DiffGeoOps该存储库包含本文的Python实现:该模块为三角2流形实现了三个微分几何算子的离散版本,本文已对此进行了讨论。
他们是:平均曲率高斯曲率主曲率用法$python3DiffGeoOps.py-husage:DiffGeoOps.py[-h]--modeMODE[--opsOPS][--meshMESH][--save][--titleTITLE]i[i...]First,use'--mode0'togeneratefilesforcontainingvalueoftheoperatorandthenplottheoperatoreusing'--mode1'and'--mesh'.For'--ops',theoperationsareencodedas:-1:MeanCurvature-2:GaussianCurvature-3:
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"计算机系统结构张晨曦版课后答案"本资源摘要信息将对计算机系统结构的基本概念、虚拟机、翻译、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现、系统加速比、Amdahl定律、程序的局部性原理、CPI、测试程序套件、存储程序计算机、系列机、软件兼容、向上(下)兼容、向后(前)兼容、兼容机、模拟、仿真、并行性、时间重叠、资源重复、资源共享、耦合度、紧密耦合系统、松散耦合系统、异构型多处理机系统、同构型多处理机系统等进行详细的解释和分析。
计算机系统结构是指计算机的逻辑设计和物理实现,它是计算机科学的基础。
计算机系统结构可以分为多级层次结构,每一层以一种不同的语言为特征。
这种层次结构包括微程序机器级、传统机器语言机器级、汇编语言机器级、高级语言机器级、应用语言机器级等。
虚拟机是指用软件实现的机器,可以模拟其他计算机的指令系统。
翻译是指将高一级机器上的程序转换为低一级机器上的等效程序,然后在低一级机器上运行,实现程序的功能。
计算机系统结构的逻辑实现是计算机组成,包括物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。
计算机实现是计算机组成的物理实现,包括处理机、主存等部件的物理结构、器件的集成度和速度、模块、插件、底板的划分与连接、信号传输、电源、冷卻及整机装配技术等。
系统加速比是对系统中某部分进行改进时,改进后系统性能提高的倍数。
Amdahl定律是指当对一个系统中的某个部件进行改进后,所能获得的整个系统性能的提高,受限于该部件的执行时间占总执行时间的百分比。
程序的局部性原理是指程序执行时所访问的存储器地址不是随机分布的,而是相对地簇聚。
CPI是每条指令执行的平均时钟周期数。
测试程序套件是由各种不同的真实应用程序构成的一组测试程序,用来测试计算机在各个方面的处理性能。
存储程序计算机是冯诺依曼结构计算机,其基本点是指令驱动。
程序预先存放在计算机存储器中,机器一旦启动,就能按照程序指定的逻辑顺序执行这些程序,自动完成由程序所描述的处理工作。
系列机是由同一厂家生产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型号的计算机。
软件兼容是指一个软件可以不经修改或者只需少量修改就可以由一台计算机移植到另一台计算机上运行。
向上(下)兼容是指按某档计算机编制的程序,不加修改就能运行于比它高(低)档的计算机。
向后(前)兼容是指按某个时期投入市场的某种型号计算机编制的程序,不加修改地就能运行于在它之后(前)投入市场的计算机。
兼容机是由不同公司厂家生产的具有相同系统结构的计算机。
模拟是用软件的方法在一台现有的计算机(称为宿主机)上实现另一台计算机(称为虚拟机)的指令系统。
仿真是用一台现有计算机(称为宿主机)上的微程序去解释实现另一台计算机(称为目标机)的指令系统。
并行性是计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内进行多种运算或操作。
只要在时间上相互重叠,就存在并行性。
它包括同时性与并发性两种含义。
时间重叠是指在并行性概念中引入时间因素,让多个处理过程在时间上相互错开,轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分,以加快硬件周转而赢得速度。
资源重复是指在并行性概念中引入空间因素,以数量取胜。
通过重复设置硬件资源,大幅度地提高计算机系统的性能。
资源共享是这是一种软件方法,它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。
耦合度是反映多机系统中各计算机之间物理连接的紧密程度和交互作用能力的强弱。
紧密耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较高,一般是通过总线或高速开关互连,可以共享主存。
松散耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较低,一般是通过通道或通信线路实现计算机之间的互连,可以共享外存设备(磁盘、磁带等)。
异构型多处理机系统是指由多个不同类型、至少担负不同功能的处理机组成,它们按照作业要求的顺序,利用时间重叠原理,依次对它们的多个任务进行加工,各自完成规定的功能动作。
同构型多处理机系统是指由多个同类型或至少担负同等功能的处理机组成,它们同时处理同一作业中能并行执行的多个任务。
2025/5/14 22:51:14 45KB
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?222归一化有可能提高精度223归一化的类型231)线性归一化232)标准差标准化233)非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n)40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤:50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类(ImageClassification)731.2图像检测(ImageDection)731.3图像分割(SemanticSegmentation)741.4图像标注–看图说话(ImageCaptioning)751.5图像生成–文字转图像(ImageGenerator)762.强化学习(ReinforcementLearning)773深度无监督学习(DeepUnsupervisedLearning)–预测学习783.1条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNets,CGAN)793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构(NvsN)97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖(Long-TermDependencies)问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?深度学习DL基础中178@李振华,https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性:多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余,导致过拟合。
184解决方法:排除变量的相关性/加入权重正则。
184勘误记216后记219
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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一.问题描述对2006年度全国80多个城市的每天空气质量状况进行查询、排序等操作。
空气质量状况对象包括城市代码、城市名称、首要污染物、污染指数、污染物级别、空气状况、年、月、日二、实验要求1.普通查询:输入城市名称和城市代码,分别查询该城市每天、每周、每月、每季度和全年的空气质量状况例子:查询太原市2006年第8周的空气质量状况2.统计查询:(1)输入城市名称和城市代码,分别查询该城市每周、每月、每季度和全年的空气质量为优、良、轻微污染、轻度污染、重污染的天数例子:查询石家庄市2006年第2季度空气质量为轻微污染的总天数(2)根据时间查询空气质量状况:输入周编号、月编号、季度编号或年编号,以及空气质量为优、良、轻微污染、轻度污染、重污染的天数,查找相应的城市名称例子:查询2006年5月,空气被轻度污染3天以上的城市有哪些?3.排序查询(1)输入周编号、月编号、季度编号或年编号,查询城市空气质量的排行榜例子:查询2006年第6周,全国空气平均质量最好的前20个城市为哪些?
2025/5/7 12:01:19 247KB 空气质量查询 数据结构作业
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.歌手比赛系统对一次歌手比赛的成绩进行管理,功能要求:1、输入每个选手的数据包括编号、姓名、十个评委的成绩,根据输入计算出总成绩和平均成绩(去掉最高分,去掉最低分)。
2、显示主菜单如下:1)输入选手数据2)评委打分3)成绩排序(按平均分)4)数据查询5)追加选手数据6)写入数据文件7)退出系统。
(要求:1.源文件采用多文件的工程结构2.数据存储采用文件形式3.标准的C输入输出4.功能完善,适当的注释,5.关于文件的内容需要自学)
2025/5/4 0:46:23 4KB 课程设计
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡