前言 若您在手机端打开，建议横屏阅读；依托网络上的常见考点，重新精选编辑，添加相应的知识点和考点以及试题链接，便于梳理知识脉络，搭建知识体系框架和训练提升。采用 Html + Markdown 编辑。 不等式推理证明 F-不等式+推理+证明 知识章节 知识点 考点编号 ★考点列举★ 题
集合逻辑 集合+命题+常用逻辑用语 知识章节 知识点 编号 ★考点列举★ 题 型 填空题 选择题 解答题 集合与常用逻辑用语 集合的概念与运算 1 $\quad$集合的概念与运算 2 $\quad$集合间的基本关系 3 $\quad$集合的基本运算 命题
定义 一般存在两种形式：标准型和松弛形。 标准型形如： \[\max \sum\limits_{i = 1} ^ n c_i \times x_i \]\[\sum\limits_{j = 1} ^ n a_{i, j} \times x_j \le b_i \quad \quad (i \in [1, m]) \]\[x_i \ge 0 \quad \quad (i \in [1, n]) \]松弛形是由标准型转化而来的，当然也可以转
文章目录 一、理论基础1、基本正弦余弦算法2、改进正弦余弦算法（1）基于双曲正弦调节因子和动态余弦波权重的位置更新（2）基于拉普拉斯分布和高斯分布的动态混合变异 二、算法流程图三、仿真实验与结果分析四、参考文献五、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、基本正弦余弦算法
1.Boosting思路 Boosting是将若学习器提升为强学习器的算法。弱学习器仅能获得比随机猜测稍好一点的结果，而强学习器可以非常接近最优学习器。 Boosting的过程相当简单。以将示例分为正类和负类的二分类任务为例，假设弱学习器可以在任何给定分布上工作，训练样本独立同分布地根据
1、Mysql常见存储引擎 InnoDB \quad 在Mysql5.5.8版本后，InnoDB成为Mysql默认存储引擎，支持事务和行级锁和外键，InnoDB通过多版本并发控制(MVCC)来获得高并发性，并实现了事务的四个隔离级别： 未提交读：可读取未
学生:邬代杰 院系:遥感信息工程学院 学号:2019302130329 班级:19D9 目录一. 基本原理1. 寻找控制点坐标2. 对控制点进行编号3. 计算相机外部参数4. 计算控制点三维坐标二. 实现过程1. 寻找控制点2. 寻找圆盘中心点3. 对控制点分组4. 对控制点编号5. 优化外部参数三. 操作说明 一
分析题目 设：项链为\([a_0,a_1,a_2,...,a_{n-1}]\)，每颗珠子的上标用\(\)h[i]\(\)来表示 即\(a_i\)的上下标分别为\(h[i]、h[(i+1)%n]\) \(se(a_i,a_j)\)表示从\(a_i\)聚合到\(a_j\)所释放出的总能量 \(e(a_i,a_{i+1})\)表示\(a_i\)与其相邻元素\(a_{i+1}\)聚合所放出的能量，\(e(a_i,
前言 “相机就是计算机的眼睛。” —— 哲学砖家阿瓦里斯基 好吧是我说的 这句话其实仅代表的是我的观点，相机之于计算机正如眼睛之于人，人眼就可以看成两台精密的相机。不过，不同于人眼的随时调节，对人造的相机，其各项参数就相对固定，易于调节，这也为 CV 的研究提供了方便。
Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation Controllable Unsupervised Text Attribute Transfer via Editing Entangled Latent Representation 由于将风格和内容分开可能会破坏完整性，这里采用风格和内容纠缠在一起来
前置知识 Part0 积性函数与完全积性函数 \(\quad\)找数学老师去...... Part1-1 莫比乌斯函数\(\mu\) \(\quad\)首先先给出莫比乌斯函数的定义 \(\mu_{n}=1\quad(n=1)\) \(\mu_{n}=(-1)^{k}\quad(n=\prod_{i=1}^{k}{p_{i}})(p_{i}互质)\) \(\mu_{n}=0\quad(其他情况)\) \(\quad\)
引言： 本文简要介绍了空域图像增强中的图像基本运算和灰度变换、直方图技术。MATLAB函数具体使用可以查看MATLAB官方文档。 https://ww2.mathworks.cn/help/ 1.1 图像相加运算 原理表达式 Z (
python基础知识点小结(2021/2/9)持续更新中~~ 入门小知识 cmd 在cmd上进行python，直接输入 $\quad python$ 退出cmd输入 $\quad exit()$ 到指定文件夹上运行python文件 $\quad python 路径文件名.py$ python注释 单行注释$\quad#$ 多行注释$\quad ''''''\quad$ 6个单引号 当pyt
TinyBERT TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding 对Bert encoding中Transformer进行压缩，使用two-step学习框架在精度允许的范围内节约计算资源和推理速度 Transformer蒸馏 Embedding-layer Distillation
\(p_{1}=\frac{m_{1}g}{a^2}\) \(\quad =\frac{\rho a^3g}{a^2}\) \(\quad =\rho ag\) \(p_{2}=\frac{m_{2}g}{b^2}\) \(\quad =\frac{\rho b^3g}{b^2}\) \(\quad =\rho bg\) \(\frac{p_{1}}{p_{2}}=\frac{a}{b}\) \(p_{3}=\frac{(m_{1}+m_{2})
题目链接 题解 \(200\)的数据范围容易想到dp。 状态：\(dp[i][j]\):满足条件下前\(i\)个数中选出\(j\)个（必须选\(i\)）的最大价值和 。因为我们需要知道\(i\)和上一个选出的相片是否可以覆盖其间的区间，因此必须选\(i\)。 初始值：\(dp[i][0]=0,dp[i][j]=-inf\quad (0\le i\le n,1\le j\l
Robust Principal Component Analysis 鲁棒主成分分析模型介绍 0.毕业设计 我毕业设计做的方向是微表情算法的研究，并且有幸听了王老师组织的《云上微表情》报告会并接触到了王老师（听的第一期是黄老师的前期工作介绍），前期看的大部分论文都是与图像特征提取
Abstract \quad 构建 intelligent machines 的 关键点之一 在于通过 基本行为（elementary behaviors） 的组合来解决具有挑战性的迁移学习问题。到目前为止，已经有大量的学习特定任务的工作，但是关注 组合nece
1 Cutting stock problem 1.1 模型改进 符号定义： x j x_j xj：第 j j
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)理论部分 SVM简介 SVM由一个叫做Vapnik的前苏联人发明于70年代中期。当时处于冷战期间，欧美与苏联不互通，等到苏联解体后，Vapnik来到美国，才逐渐发表了自己的研究成果。 SVM是一个小样本的方法，其原因是超平面的选取只与支持向量有
决策树 特征选择 1、策略：选择信息增益/信息增益比最大的特征 2、熵与信息增益 （1）熵 熵 表示的是随机变量不确定性的度量 P ( X =
目录 1 奇异值分解的定义与性质1.1 定义与定理1.2 紧奇异值分解与截断奇异值分解1 compact singular value decomposition2 truncated singular value decomposition 1.3 几何解释1.4 主要性质 2 奇异值分解的计算3 奇异值分解与矩阵近似3.1 Frobenius norm3.2 矩阵的最优
支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别与感知机，此外SVM还包含和技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。如果摘要你暂时无法理解也不要担心，最后学完再回头看能明白就好。 一.
Special Mesh Properties Multilayer CST仿真 关于mesh的设置 一个微带贴片天线在仿真时，使用SOLVER-MULTILAYER 一个既不是单纯时域，也不是单纯频域的计算方法 打开 global properties 然后点击Specials 要确定没有 勾选 Quad dominant mesh 为什么这样做：勾选了以后，查看mes
Navigator Basic modelcvx codeyalmip code A simple QP with inequalities constraintscvx codeyalmip code Reference Basic model LMIs and SDPs with one variable. The generalized eigenvalues of a matrix pair (
