1回归方程        回归方程一般表达式：y=f(x

Llama3学习记录Llama3是一个稠密的transformer网络模型，应用于预测文本序列的下一个token。相较于先前版本的Llama模型，其性能提升主要来自于数据质量的提升以及多样性，并且也受益于模型参数的增加1.网络架构由上图可知，Llama3是一个decoderonly的网络模型Llama3模型具体

Linux权限管理1.Linux权限概述1.1rwx概述Linux权限含义r#read读取,是否可以查看文件内容w#write修改,是否可以修改文件内容x#exec可执行,一般是给命令或系统脚本使用，运行命令1.2查看文件,目录权限[root@Kylin-V10

Linux用户管理Linux下面我们管理系统通过对应的用户.我们当前是root用户.我们就需要有不同类型的用户,然后通过不同的用户管理系统.未来工作中的70%故障,安全事故,基本内部误操作导致.Linux是多用户系统,多个用户登录一般不会互相影响.1.分类UID,GID⭐⭐⭐⭐⭐UID

第三章 非线性规划§1非线性规划非线性规划的实例与定义如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一

思路由于每次输入\(x\)和\(y\)只改变其上下左右的值，所以每次只要更新其相邻的值即可。当某个位置相邻的奶牛数达到\(3\)时，舒适度加一。当某个位置相邻的奶牛数达到\(4\)时，舒适度减一。注意：每增加一头奶牛以后，如果该位置相邻正好有三头奶牛，则舒适度也要加一。ACcod

 kf.xk：估计的状态量（反馈后）kf.xfb：反馈的状态量之和如果是开环反馈，估计的零偏在kf.xk 中；如果是闭环反馈，估计的零偏在 kf.xfb 中。 PSINS主要有4 张图：1.insplot(avp); 解算的 avp 结果和平面轨迹图2. avperr=avpcmpplot(trj.avp,avp); 解算的 avp 结果、a

目录卡尔曼滤波基本原理卡尔曼滤波的数学模型卡尔曼滤波算法步骤1.初始化2.预测步骤3.更新步骤完整的卡尔曼滤波实现总结卡尔曼滤波是一种递归滤波器，广泛应用于信号处理和控制系统中，用于估计动态系统的状态。它通过结合预测和测量数据，在存在噪声的情况下对系统状

1.程序功能描述      通过kalman滤波的方法，对系统的参数进行辨识，整个程序仿真输出参数辨识的收敛过程，参数辨识误差，参数辨识之后系统的输出和真实的系统输出误差，最后设置不同的信噪比，对比不同干扰下的系统参数辨识误差。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版

1.程序功能描述      使用卡尔曼滤波对UAV在三维空间场景中的运动轨迹进行预测和估计，最后输出预测轨迹，估计轨迹以及三维空间轨迹估计结果。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行  3.核心程序  fork=1:length(X_direct)-1%第一个

1.Int整数：int 可以表示正数、负数、零，主要用来进行数学运算。对于整数还可以进行位运算，共有6种位运算：取反(~)、左移(<>)、异或(^)、按位或(|)、按位与(&)。 int（）数据类型能够转换成整数（文字、小数类字符串不能，浮点数转换直接抹零取整）。整数的进制：二进制表示形式：0b1101 (

过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（VariationalAuto-Encoder，VAE）是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊，主要的感觉是公式写了一大通，还是迷迷糊糊的，最后好不容易觉得看懂了，再去看看

数学问题：用Gauss_Seidel迭代法求解方程组：初始迭代向量均设为零向量，二范数误差小于1e-4。解决代码：#include<iostream>#include<math.h>#include<iomanip>usingnamespacestd;#definesize10voidGauss_Seidel(doubleA[size][size],doubleB[size],intn,dou

CF30D题意有\(n+1\)个点，其中的\(n\)个点在数轴上。求以点\(k\)为起点走过所有点的最短距离，允许重复。思路有两种情况：\(k\)在数轴上（如图1）。\(k\)在第\(n+1\)个点上（如图2）。图1：图2：像第一种情况：一定存在数轴上某点\(k\)，使得人先走遍\(1\simk\)，回来，再走遍

目录1.引言2.混沌映射3.分布特征4.混沌映射函数调用5.改进智能算法1.引言基本种群初始化是在整个空间内随机分布，具有较高的随机性和分布不均匀性，会导致种群多样性缺乏，搜索效率低等问题。许多学者利用混沌映射机制来增加种群的多样性，以改善算法的性能，其非线性特性

请问如何理解Xk<0的时候，相位是π，大于0是相位是0？谢谢 模值按照定义只能是正数，而后面的sa函数会出现负数，所以取模的时候要单独分段  而复变函数i方=-1 相当于旋转pi再请问下，画频谱图，为什么非要取模呢？就用原来的Xk不可以吗频谱图有两种画法，一种比较简单就是正负的关系可以直

function[Xk]=dfs(xn,N)%computesdiscretefourierseriescoefficients%---------------------------------------------%[Xk]=dfs(xn,N)%Xk=DFScoeff.arrayover0<=k<=N-1%xn=oneperiodofperiodicsignalover0<=n<=N-1%N=Fundame

hObject=figure;set(hObject,'NumberTitle','off');set(hObject,'MenuBar','none');set(hObject,'visible','on');A=linspace(0,2*pi,1000);%0到6.3之间产生1000个点，此为极坐标：0~2pix1=8*cos(A);y1=8*sin(A);%设

目录概RoPESuJ.,LuY.,PanS.,MurtadhaA.,WenB.andLiuY.RoFormer:Enhancedtransformerwithrotarypositionembedding.概原作者的博客已经讲得非常到位了:[here]and[there].RoPERoPE是一种相对位置编码,特点是它可以像绝对位置编码一样,在embeddi

2023-07-07《数值优化方法》-庞丽萍，肖现涛-无约束最优化（三）数值优化方法Matlab一维线搜索牛顿法抛物线法非精确线搜索1.牛顿法书接上回，对于一维最优化问题,牛顿法是在迭代点处进行二次泰勒展开来近似原函数，然后求泰勒展开式的极小点，具体如下设为当前迭代点，在处的二阶泰勒

实验三：Newton法程序设计 一、实验目的掌握 Hesse 矩阵的计算方法和 Newton 法的基本思想及其迭代步骤；学会运用 MATLAB 编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序二、实验内容（1）求解无约束优化问题（2）终止准则取（3）完成 Newton 法（牛顿法）的 M

实验四：共轭梯度法程序设计 一、实验目的掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用 MATLAB 编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容（1）求解无约束优化问题：（2）终止准则取 ，搜索方法采用非精确搜索 Armijo；（3）完成 FR 共轭

实验三：Newton法程序设计一、实验目的掌握Hesse 矩阵的计算方法和Newton法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现 常用优化算法； 能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。  二、实验内容(1)求解无约束优化问题：；(2)终止准则取；(3)完成Newton 法

实验四：共轭梯度法程序设计一、实验目的掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正 确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容(1)求解无约束优化问题：；(2)终止准则取，搜索方法采用非精确搜索 Armijo；(3)完成FR共

实验四：共轭梯度法程序设计一、实验目的掌握共轭梯度法的基本思想及其迭代步骤；学会运用MATLAB编程实现常用优化算法；能够正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序。 二、实验内容 （1）求解无约束优化问题：； （2）终止准则取，搜索方法采用非精确搜索Armijo； （3）完成FR共轭梯度法的