目录4 线性时不变滤波器与系统4.1 线性时不变系统及其时间响应函数4.2 线性时不变系统的因果性和稳定性4.3 系统的组合——串联、并联及反馈4.4 有理系统及其时间响应函数4.5 差分方程的单边$Z$变换解法习题 4 线性时不变滤波器与系统 4.1 线性时不变系统及其时间响应函数 Q: 如
目录3 滤波与褶积，Z变换3.1 连续信号的滤波和褶积3.2 离散信号的滤波和褶积3.3 信号的能谱与能量等式，功率谱与平均功率等式3.4 离散信号与频谱的简化表示3.5 离散信号的Z变换3.6 作为罗朗级数的Z变换习题 3 滤波与褶积，Z变换 3.1 连续信号的滤波和褶积 Q: 卷积（褶积）和空间不变（平移对
三角形delta的计算 ''' 功能：公式计算 作者:Sherry 日期：2021.10.23 ''' from math import sqrt a = float(input("a = ")) b = float(input('b = ')) c = float(input('c = ')) delta = b**2 - 4 * a * c if delta >= 0:
1 from Crypto.Util.number import * import random rp = getPrime(int(22)) rq = getPrime(int(22)) expo = 2 def gen_prime(expo, r): while True: temp = random.getrandbits(512) prime = temp ** expo + r if isPrime(prime) and prime.bi
什么是符号模型检验 模型检验就是检验一个模型是否具有我们想要的特征。我们在遇到实践问题的时候，首先应该对问题进行数学或逻辑建模，然后通过“运算”看看模型是否有矛盾或者模型是否具有正常的功能。通常情况下，一个小的模型凭借肉眼心算就可以找出错误。但是在模型有成百上
IMU姿态惯性推导 最近从事行人惯性导航的研究，本人也是一个小白，其中看了很多文献，有很多个人思考很费时间的地方，撰写此随笔的目的不仅是给自己做一个笔记，也是给各位有需要的仁兄一点个人理解。 本文只关于使用IMU传感器为主的行人导航算法。 本文为一篇行人惯性导航的入门，主要针对
T1 考场拿 \(O(n)\) 拍自己 \(O(n\log n)\) 的，交的后者，于是死了 ，只有60pts，本地1.3s的，accoder上跑不出来.... \(O(n)\) 的还要大力卡常... 本地0.7s才能过就离谱。 直接搜即可。 每个点只会被更新一次，均摊 \(O(n)\) 。 T2 部分分很多，80pts。 25pts：暴力乱写。 25+20pts：直接sort完二
牛顿法和拟牛顿法 最早接触牛顿法是本科时候学《数值计算方法》，现在重新捡起来。 牛顿法 考虑无约束最优化问题 \[\begin{equation} \min \limits _{x \in \mathbb{R} ^ n} f(x) \end{equation} \]其中， \(x^*\) 为目标函数的极小点。 假设 \(f(x)\) 具有二阶连续偏导数，若第 \(k\)
不妨设 \(f'(0)=\lim_{x \to 0}\frac{f(x)}{x}=A\)，即 \(\forall \epsilon>0,\exists \delta>0,s.t.\forall x \in U^\circ(0,\delta),|\frac{f(x)}{x}-A|<\epsilon\) 不妨设 \(x>0\)，得 \(x(A-\epsilon)<f(x)<x(A+\epsilon)\) 当 \(\
文章目录 1. 微分的定义2. 微分的几何意义3. 基本初等函数的微分公式和微分运算法则4. 微分在近似计算中的应用4.1. 函数的近似计算4.2. 误差估计 1. 微分的定义 设函数 y = f
文章目录 一、MIDI 文件简介二、MIDI 文件头解析1、MIDI 文件头标识2、MIDI 文件头长度3、MIDI 文件格式4、MIDI 轨道个数5、基本时间 三、MIDI 轨道分析四、MIDI 轨道头五、MIDI 轨道长度六、delta-time 间隔七、FF 03 轨道名称八、FF 51 03 四分音符时长九、FF 58 04 拍
容易发现单峰函数取到极值时导数为0，而导数又是单调的，所以可以直接在导数上二分。 洛谷板子： #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; #define eps 1e-10 int n; double a[20], l, r, mid, res; inline double f(
模拟退火 问题引入 \(\,n\,\)个有\(\,k\,\)维性质以及价值\(\,w\,\)的物品，放入\(\,m\,\)个有\(\,k\,\)维限制的背包中，求总价值最大值 爬山&贪心 这题有一个显而易见的错误做法，先把物品按某种神秘方式排序，然后贪心地放入背包 于是考虑乱搞，每次random_shuffle一下物品，再重新计算，取历
%Variation of reflectivity of dielectric film with its optical thickness zeta_0=0; zeta=zeta_0; n_0=1;n_g=1.5; lamda=632.8*1e-9; %wavelength:632.8nm h=0:1e-9:lamda; %n=[1.0 1.2 1.4 1.5 1.7 2.0 3.0]; n_1=1.0;n_2=1.2;n_3=1.4;n_4=1.5;n_5=1.7;n_6=2.0;n_7=3.0
Devcpp和VS2012运行通过，其他编译器不详 版权由本人编写，禁止魔改用于商业用途 #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { float a,b,c; float delta,x1,x2; printf("Input a,b,c:\n"); scanf("%f %f %f",&a,&b,&c);
python assert断言是声明布尔值必须为真的判定，如果发生异常就说明表达式为假。 可以理解assert断言语句为raise-if-not，用来测试表示式，其返回值为假，就会触发异常。 self.assertEqual(a,b,msg=msg) #判断a与.b是否一致，msg类似备注，可以为空 self.assertNotEqual(a,b,msg=msg
参考教材：《电力电子技术》冬雷 第01章 绪论 电感伏秒平衡和电容安秒平衡 对于理想的电感和电容，首先我们有\(L\frac{{\rm d}i_L}{{\rm d}t}=u_L\)和\(C\frac{{\rm d}u_C}{{\rm d}t}=i_C\)，现在考虑若电路达到了稳态，那么一个周期内\(\Delta i_L\)和\(\Delta u_C\)都应该是0： \[\Delt
\qquad 实际的地球表面是一个凹凸不平、形状十分复杂的物理面，难以准确量化描述。为了方便研究，通常以平静的海平面为基准，并把它向大陆延伸形成一个封闭曲面，称之为大地水准面。它所包含的的几何形状称为大地
2021.10.07PM 预期 实际 A 100 100 B 0 0 C 100 100 S 200 200 B是最简单的，反而没做（wu） 可能水，一定菜 A [TJOI2013]松鼠的聚会 \(\blacktriangle\!\blacktriangledown\!\blacktriangle\) 据说是啥切比雪夫距离，但考试的时候咱也不会啊，就只能乱搞了。 首先，可以发现
目录概主要内容初始化策略其它的好处 Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概 本文提出用\(\s
简介 Wireshark 显示过滤器中有很多 time 相关的过滤表达式，譬如一般常看到的 frame.time 字段代表帧被捕获的绝对时间，以及一些用于分析关联数据包之间时间的字段，像是本文计划讲到的 frame.time_delta 、 frame.time_delta_displayed ，包括还有 RTT 相关、 tcp.time 、 http.ti
目录6.1 逻辑斯蒂回归模型参数估计多项式逻辑回归6.2 最大熵模型最大熵原理最大熵模型最大熵模型的学习6.3 最优化算法改进迭代尺度算法牛顿法 这一章分为三个部分，逻辑斯蒂回归，最大熵模型和模型的最优化算法。 最大熵模型这一块，《统计机器学习》有些地方讲的不清楚，我补充了一部分
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return np.power(x, 2) def d_f_1(x): return 2.0 * x def d_f_2(f, x, delta=1e-4): return (f(x+delta) - f(x-delta)) / (2 * delta) # plot the function
在解释这些概念的关系和意义之前，需要先对这些概念进行逐一的解释，以方便后续理解。 连续 什么是连续？ 光滑就是连续。可光滑又是什么呢？想象有一栋楼，你要在一楼和二楼之间建立一座楼梯，且二层之间的高度差\(H\)保持不变。楼梯阶数越多，楼梯越光滑，对吧？也就是每上一阶，高度的上升越小，楼
elem.on('mousewheel DOMMouseScroll',function(e){ let tableScrollX = box.scrollLeft() ,delta = (e.originalEvent.wheelDelta && (e.originalEvent.wheelDelta > 0 ? 1 : -1)) || //
