文章目录 EM算法的原理推导及解释前置知识：极大似然估计(Maximum Likelihood）核心部分：期望最大化算法(Expectation Maximum)实例：EM求解“三硬币”模型的完整推导及解释 EM算法的原理推导及解释 本质上，EM算法针对于存在明显可疑的隐藏变量z，该变量影响着直观的样本数据的分
1、正向传播 计算图（红色部分不属于时间步t）： 公式： 2、反向传播 GRU反向传播的计算图（红色部分不属于时间步t）： 根据计算图，从上往下推导反向传播的公式。 对于输出激活函数是softmax，损失函数是交叉熵的情况，常用的公式是：
今天 （2021-08-01） 我 在 吃 晚饭 的 时候 看 反相吧， 看到 这个 帖 《我又来说了，这次只吐槽》 https://tieba.baidu.com/p/7460186176 ， 于是 就 想到了 写这篇文章 。 我 之前 （一年前 ？） 还计划 写 一篇 计算 电容器 充电 的 电压曲线 电流曲线 的 文章 ， 嗯 ，
这个是【从层序创建二叉树】中需要用到的【连接父子的两种方法】，需要根据下标连接。因此就需要【父子下标关系】。 //连接父子，两种办法： // 1.计算父亲的下标 // 大前提：编号从0开始！ // 由2-结论，可以推出，编号j的父亲编号为(j-1)/2。 // 由2-副结论，可以推出，
文章目录 2.1 内置序列类型按存放数据类型分类按是否能被修改来分类 2.2 列表推导和生成器表达式2.2.1 列表推导和可读性代码2-1 把一个字符串变成Unicode码位的列表 声明 2.1 内置序列类型 按存放数据类型分类 容器序列——存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用，
上一篇文章从概率密度函数的角度推导了卡尔曼滤波公式（卡尔曼滤波公式推导（1）），接下来从矩阵的最小二乘法的角度来推导。 在预测和更新阶段分别能得到两个近似状态向量真实值的值，记为 x ^
看了吴老师视频之后看了好多别人做的笔记发现其中都省略了这一步的公式推导，特在此给出。 话不多说，直接给推导 因此吴老师在视频里面省略了这一步 所以我在此给出推导，简单的复合函数求导
1：只有元组生成生成器对象 2：元组生成器调用注意事项，只能调用一次！ 无论通过哪种方式遍历后，若想再使用该生成器对象，都必须重新创建一个生成器， 因为遍历后的原生成器对象已经不存在了。 从最后一个示例可以看出，每访问生成器对象中的一个元素，就会少一个元素。 3：大致推导式的格式相似：i f
高斯滤波考虑了像素间的距离关系，会模糊边缘； 双边滤波同时考虑了像素间的距离关系以及相似度关系，对于边缘有一定的保护（边缘同侧相速度高）。引导滤波同样是保边滤波，由于直接判断梯度，细节的保护上比双边滤波要好一点。 引导滤波
文章目录 1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源 链接：3782. 点 2. 题目解析 两点之间距离，为了不重复计算，给每个点编号，并定义其有序性。然后发现，x 和 y 完全可以独立计算。然后推公式即可，公式中有重要的优化需要谨记。 但其实，从分析的角度上来考虑，单独考虑一个点与其它所
先考虑一个样本（输入和激活都是向量而不是矩阵） 正向传播： g是激活函数，例如tanh 输出的激活函数是softmax，损失函数是交叉熵 损失函数对所有时间步求和 以上五个式
拉格朗日函数其实是将有条件极值求法转化为无条件极值求法，再用隐函数对公式进行替换得出拉格朗日函数。 求z=f(x,y)的极值在条件的约束下。 将y用x表示，对z进行x的求导。 利用隐函数求出 对进行替换。 得出。 由此
一、auto 划重点： 1、auto是推导不出来顶层const的（顶层const就是保证自己内存地址里面存放的值不会变，底层const保证的是所指向的值，值本身不会变） 2、想要auto推导出来的类型是一个引用，通过下面方式(a是变量名) auto &a; int a=3; int &b=a; auto c=b;
为什么用Spring： 一句话概括： Spring是一个轻量级的控制反转(IoC)和面向切面(AOP)的容器（框架）。 IoC基础 新建一个空白的maven项目 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
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） fasttext模型在大量类别上能够快速训练的原因、为了提升fasttext模型的评估指标做了哪些优化 简述BERT模型的训练过程、BERT模型在推断过程中做了哪些性能优化、BERT模型在训练过程中
P5461 赦免战俘 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 题解 P5461 【赦免战俘】 - Flandre_495 的博客 - 洛谷博客 (luogu.com.cn) 题解 P5461 【赦免战俘】 - Ritanlisa 的博客 - 洛谷博客 (luogu.org) 通用解法是分治/模拟+递归，但这两种解法直接推出公式，很有意思。 题
# python强大之处列表推导式和生成器 学习Python一定会见到好多大神写的看不懂的东西，其实这些东西有的有价值，有的没有价值，就是让你看不懂。 ## 列表推导式 好多人都听过列表推导式，这个究竟是个什么东西呢。我们来看看，听我的讲解会简单很多，欢迎大家关注呦。 列表推导式是什么，其
推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。共有三种推导，在Python2和3中都有支持： 列表(list)推导式 字典(dict)推导式 集合(set)推导式 列表推导式 基本格式为： [表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表
Matlab LQR 推导及简单应用 本文主要介绍LQR的直观推导，说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取，最后总结LQR控制器的设计步奏，并将其应用在一个简单的倒立摆例子上。 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成：
类型推导及:=的使用 多变量同时声明 声明全局变量 简写：
for循环和可迭代遍历 for 变量 in 可迭代对象： range对象，用来产生指定范围的数字序列。 嵌套循环 break语句 break只能跳出最近一层的循环。 continue语句 continue语句用于结束本次循环，继续下一次。 else语句块 如果for、while语句没有被break语句结束，则会执行else子句。 尽
列表推导式实现: for webElement in webElements: fields = webElement.find_elements_by_css_selector('span') resultlist = [field.text for field in fields] print(resultlist) for循环实现: for webElement in webElements: resutlist = [] fie
LCL滤波器结构如下： 假定输出侧端路，时域下的推导公式： 假定输出侧短路，频率下的推导公式： 在伯德图下可以清晰的看出，电感电容参数对不同频率信号的增益和相移特性： 输入电压与输出电流的传递函数中，谐振频率点：
推导式 Python从Haskell语言中取得灵感，创建了一系列的Python推导式（comprehension）。 它可以在不丧失代码可读性的前提下创建一系列容器，是Python颇受好评的特性。 列表推导式 应用场景 有一个列表中存了一些人名和性别的元组数据项，我需要将性别为男性（male）的数据项提取至一个新
摘要：对偶理论（Duality theory）就是研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论。 本文分享自华为云社区《对偶理论与对偶单纯性法》，原文作者：井冈山_阳春 。 线性规划（Linear Programming,简称 LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较为成熟的一个重
