（大部分属于个人理解） 欧拉角法 首先明确的是三个欧拉角，对于任意右手三维空间笛卡尔坐标系定义： 绕 z 轴 正方向 旋转，为 航向/摇头角 /psi绕 y 轴 正方向 旋转，为 俯仰/点头角 /theta绕 x 轴 正方向 旋转，为 横滚/侧滚角 /phi 并且，必须按上述顺序进行旋转！ 对于一个
为什么不?给定: int fun(string s) pure nothrow; 签名,可假定s为域,因为无逃逸通道,返回值无指针,纯函数不能访问全局变量,无其它赋值参数. 而签名为 int fun(string s) pure; 时,可赋值s给异常,如何避免/检测它? 域推导需要100%,pure nothrow不会破坏,只有抛异常的pure函
1、decltype介绍 decltype（declare type，声明类型）为C++11 新增的关键字，和auto功能一样，用于在编译期间进行自动类型推导。 auto和decltype关键字都可以自动推导出变量的类型，但他们的用法是有区别的： auto varname = value; decltype(exp) varname = value; auto会根据=右边的初始值va
day13 内置函数和推导式 今日概要： 匿名函数 生成器 内置函数 附加：推导式，属于数据类型的知识，内部的高级的用法会涉及到【生成器】和【函数】的知识。 1. 匿名函数 传统的函数的定义包括了：函数名 + 函数体。 def send_email(): pass # 1. 执行 send_email() # 2. 当做
卡尔曼公式的基本推导 前一段抽空看了卡尔曼滤波的推导但是无奈数学不好基本忘得差不多了，所以打算记录下来。 卡尔曼滤波（Kalman Filter） 例如我们测量一枚硬币的直径 设第k次测量结果为： \(Z_k\) 第k次 \(Zk\) 1 50.4 2 50.7 3 49.7 4 50.1 5 50.6 ... ... 通过
循环结构用来执行一条或多条语句,大致如下 while 循环: while 条件表达式: 循环语句 for 循环: 常用于对可迭代对象的遍历,格式如下: for 变量 in 可迭代对象: 循环语句 嵌套循环: 输出内容如下: 上面的代码优化一下,经典的九九乘法表:
文章目录 经典线性二分类算法:支持向量机(SVM)1. SVM进行二分类的基本思想从感知机的缺陷引出SVM最大化分类间隔：SVM提高泛化性的insightSVM的数学本质:带不等式约束的最优化问题化繁为简：化简优化函数的一些tricks练手 2. 将SVM优化函数进行转化2.1 转化为拉格朗日函数2.1.1
主机公式有很多，但是如何推导呢，这里用了大学的离散求和知识 具体的推导过程请看我的视频：http://平方累加求和公式，最直观的推导方法-哔哩哔哩】 https://b23.tv/0o5cjJE
从式（2.9）到式（2.10）的推导
今天主要学习了推导式和函数 文章目录 一． 列表推导式二． 字典推导式三．集合推导式五，函数 一． 列表推导式 列表推导式生成列表对象，语法如下：[表达式 for item in 可迭代对象 ]或者：{表达式 for item in 可迭代对象 if 条件判断} >>> [x for x in range(1,5)] [1, 2, 3, 4] >
集合列表字典都可使用 list1=[] list1=[i for i in range(1,10)] print(list1) ##带if list2=[i for i in range(1,10) if i%2==0] print(list2) #嵌套 #创建列表[(1,0),(1,1),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)] list3=[(i,j) for i in range(1,3) for j in range(0,3)] print(list
https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/106893926 XGBoost原理介绍 从0开始学习，经历过推导公式的波澜曲折，下面展示下我自己的推公式的手稿吧，希望能激励到大家能够对机器学习数据挖掘更加热爱！ XGBoost公式1
除了一种特殊情况外，auto 类型推导就是模板类型推导（尽管二者在形式上看起来不同）当变量用 auto 声明时， auto 取代了模板中 T 的角色，而变量的类型等同于 ParamType。下面的例子展示了二者的等价性： auto x = 27; // 等价于以下模板推导 template<typename T> // 推导x类型的
机械臂是机器人的一种形式，属于一种多学科交叉涉及非常广泛的学科，在此将对学习过程中的重要概念与结论进行，本主要依据《Introduction to robotics mechanics and control》、《RobotDynamicsandControl》等书籍进行归纳。 一、概述 机械臂算法主要包括以下几个方面 1
新建一个空白的maven项目 2 .1.1、分析实现 我们先用我们原来的方式写一段代码 . 1、先写一个UserDao接口 public interface UserDao { public void getUser(); } 2、再去写Dao的实现类 public class UserDaoImpl implements UserDao { @Override public void getUser()
第七天课程总结 - 列表和列表推导式 一、列表相关的运算符 1.数学运算符：+、*可以用于列表之间的运算 1)列表1 + 列表2 - 将两个列表中的元素合并产生一个新的列表，如： list1 = [100, 200, 300] list2 = [10, 20] print(list1 + list2) #结果是 [100, 200, 300, 10, 20] 2)列表
day7-列表和列表推导式 1.数学运算符：+、* # 列表1 + 列表2 - 将两个列表中的元素合并产生一个新的列表 list1 = [100, 200, 300] list2 = [10, 20] print(list1 + list2) # [100, 200, 300, 10, 20] # 列表 * N / N * 列表 - 列表中的元素重复N次产生一个新的列
01.列表相关的运算符 1.数学运算符:+、* 列表1＋列表2 - 将两个列表中的元素合并产生一个新的列表 list1=[100,200,300] list2=[10,20] print(list1+list2) #[100,200,300,10,20] 列表*N - 列表中的元素重复N次产生一个新的列表 print(list2*3) #[10,20,10,20,10,
第七天-列表和列表推导式 一、列表的相关运算符 数学运算符：+，* 列表1+列表2——将两个列表中的元素合并产生一个新的列表 列表*N——列表中的每一个元素复制N次 比较运算符 不同类型可以用！=和==来比较，不可以用< ,> ,<=,>= 来比较大小 列表有序，列表比较列表的第一个元素来确
1.简要介绍 对于PCM量化在平稳随机中的应用具有无限振幅区间的过程，我们选择了量化步长为给定量化器大小K的最小值失真。这个概念的自然延伸是在给定K的时候，最小化关于标量量化器的所有参数的失真优化变量。参数变量为K-1个边界ui，K个映射值\(s_i^{'}\)，\(0\le i \lt K\)。得到的量化
这个题困扰我很久了，网上两种解析都不太看得懂，所以就自己好好思考了一下，写在这里下次忘了再来看。 这个题最难的感觉还是区分i n k和pi pj pk，很容易搞混。pi pj pk只是代表输出顺序，与原本的i j k对应起来就很抽象，让人很迷糊。原本采用“小中大”和“前中后”来分析，实在太绕，就
