m*v^2=m*v^2*a^2/(r^2)+k*(a^2-2*a*r+r^2)除了r，所有变量都已知，求r的最大值和最小值

时间: 2024-06-10 15:07:26 浏览: 116
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C++求二维数组中的最大值和最小值的方法

根据提供的公式，可以转化为 r^3 - 2*a*r^2 + a^2 = k/m。这是一个典型的三次方程，可以通过求导方式来求解极点。由于求导结果为二次方程，可以利用求根公式来求解极点。最终得到的结果为： r_min = a - sqrt(a^2 - k/m) r_max = a + sqrt(a^2 - k/m) 其中sqrt表示对数值进行平方根的运算。
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python实现ECC算法编写以下题目：参数选取p=11，椭圆曲线为y^2=x^3+v+6,Ep(1,6)的一个生成元为G=（2，7）私钥d=7，用户A的公钥P=dG=（7，2）明文M=（9，1），加密：明文M=(9,1),用户B随机选取数k=6，由c1=k*G，c2=M+k*PA得到密文为c3，解密：c2-dc1=（9，1）给出完整代码和结果

lam = ((b[1]-a[1]) * pow(b[0]-a[0], p-2, p)) % p x = (lam**2 - a[0] - b[0]) % p y = (lam * (a[0] - x) - a[1]) % p return (x, y) # 椭圆曲线上的倍乘 def multiply(n, P): Q = P R = (0, 0) while n ...

DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

% 计算R、X、U、AIC2、C、K、m、y、e6、PE6、mae6、MAPE6等 R0 = sum(Y.^2) / n; R = zeros(1, 20); for k = 1:20 for i = k+1:n R(k) = R(k) + Y(i) * Y(i-k) / n; end end X1 = R(1); xx(1, 1) = 1; X(1, 1) =...

function v = vertical_stress(p_i, h, K) % p_i: 剩余滑坡推力合力，单位为MPa % h: 隧道拱顶至水平地面的高度5，单位为m % K: 集中力作用下的应力分布系数 % q_vf : 滑坡推力对拱顶的附加力，单位为MPa % 定义常量 r = 24; % 围岩重度，单位为KN/m^3 u = 30/180*pi; % 顶板土柱两侧摩擦角，单位为弧度 B = 4; % 隧道上方条块的宽度，单位为m Y = 0.5; % 内外侧的侧压力系数 p_i = 500; %剩余滑坡推力合力，单位为MPa % 计算q_vf K = 3 * p_i / (2 * pi * h^2 * sin(u));; q_pv = r * h / (1 - Y) / (B + h * tan(u)); q_vf = K * p_i * sin(deg2rad(30)); % 计算q_pv q_pv = r * h / (1 - Y) / (B + h * tan(deg2rad(30))); % 计算合力q_v q_v = q_vf + q_pv; v = q_v; end

这个代码仍然有问题。...K = 3 * p_i / (2 * pi * h^2 * sin(u)); q_vf = K * p_i * sin(u); % 计算q_pv q_pv = r * h / (1 - Y) / (B + h * tan(u)); % 计算合力q_v q_v = q_vf + q_pv; v = q_v; end

python实现ECC算法编写以下题目：参数选取p=11，椭圆曲线为y^2=x^3+v+6,Ep(1,6)的一个生成元为G=（2，7）私钥d=7，用户A的公钥P=dG=（7，2）明文M=（9，1），加密：明文M=(9,1),用户B随机选取数k=6，由c1=kG=6G=6*（2，7）=（7，9），c2=M+kPA=（9，1）+6*（7，2）=（6，3）得到密文为c3，解密：c2-dc1=（6，3）-d*（7，9）=（6，3）-7*（7，9）=（9，1）给出完整代码和结果

c2 = add(M, multiply(k, (d, a))) c3 = (c1, c2) # 解密 d_c1 = multiply(d, c1) plain = add(c2, (-d_c1[0], -d_c1[1])) print("密文：", c3) print("明文：", plain) 运行结果： 密文： ((7, 9), (6,...

python实现ECC算法编写以下题目：参数选取p=11，椭圆曲线为y^2=x^3+v+6,Ep(1,6)的一个生成元为G=（2，7）私钥d=7，用户A的公钥P=dG=（7，2）明文M=（9，1），加密：明文M=(9,1),用户B随机选取数k=6，由c1=kG，c2=M+k*PA得到密文为c3，解密：c2-dc1=（9，1）给出完整代码和结果

lam = ((b[1]-a[1]) * pow(b[0]-a[0], p-2, p)) % p x = (lam**2 - a[0] - b[0]) % p y = (lam * (a[0] - x) - a[1]) % p return (x, y) # 椭圆曲线上的倍乘 def multiply(n, P): Q = P R = (0, 0) while n ...

%PID Feedforward Controler clear all; close all; ts=0.001; sys=tf(133,[1,25,0]); dsys=c2d(sys,ts,'z'); [num,den]=tfdata(dsys,'v'); u_1=0;u_2=0; y_1=0;y_2=0; error_1=0;ei=0; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; A=0.5;F=3.0; yd(k)=A*sin(F*2*pi*k*ts); dyd(k)=A*F*2*pi*cos(F*2*pi*k*ts); ddyd(k)=-A*F*2*pi*F*2*pi*sin(F*2*pi*k*ts); %Linear model y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; error(k)=yd(k)-y(k); ei=ei+error(k)*ts; up(k)=80*error(k)+20*ei+2.0*(error(k)-error_1)/ts; uf(k)=25/133*dyd(k)+1/133*ddyd(k); M=2; if M==1 %Only using PID u(k)=up(k); elseif M==2 %PID+Feedforward u(k)=up(k)+uf(k); end if u(k)>=10 u(k)=10; end if u(k)<=-10 u(k)=-10; end u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=y(k); error_1=error(k); end figure(1); subplot(211); plot(time,yd,'r',time,y,'k:','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('yd,y'); legend('Ideal position signal','Position tracking'); subplot(212); plot(time,error,'r','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('error'); figure(2); plot(time,up,'k',time,uf,'b',time,u,'r','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('up,uf,u');注释这段代码

ddyd(k)=-A*F*2*pi*F*2*pi*sin(F*2*pi*k*ts); y(k)=-den(2)*y_1-den(3)*y_2+num(2)*u_1+num(3)*u_2; figure(1); subplot(211); plot(time,yd,'r',time,y,'k:','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('yd,y...

以下代码运行错误在哪：function v = vertical_stress(p_i, h, K) % p_i: 剩余滑坡推力合力，单位为MPa % h: 隧道拱顶至水平地面的高度5，单位为m % K: 集中力作用下的应力分布系数 % q_vf : 滑坡推力对拱顶的附加力，单位为MPa % 定义常量 r = 24; % 围岩重度，单位为KN/m^3 u = 30/180*pi; % 顶板土柱两侧摩擦角，单位为弧度 B = 4; % 隧道上方条块的宽度，单位为m Y = 0.5; % 内外侧的侧压力系数 p_i = 500; %剩余滑坡推力合力，单位为MPa % 计算q_vf K = 3 * p_i / (2 * pi * h^2 * sin(deg2rad(30))); q_vf = K * p_i * sin(deg2rad(30)); % 计算q_pv q_pv = r * h / (1 - Y) / (B + h * tan(deg2rad(30))); % 计算合力q_v q_v = q_vf + q_pv; v = q_v; end

因此，在计算合力q_v之前需要先定义并计算出q_pv的值。可以在代码中添加以下这行代码来定义q_pv： matlab q_pv = r * h / (1 - Y) / (B + h * tan(u)); 另外，在计算应力分布系数K时，应该使用输入参数h而...

使用C++实现ECDSA算法，kA=(u,v)；r=u mod q；s=k^(-1)(Hash(x)+mr) mod q；q=13；Hash(x)=2^x mod q;椭圆曲线方程为y^2=x^3+x+6 输入： x0 y0 //给定椭圆曲线加法群中的非无穷远点A m x k //private key m;message x;random number k 输出： r s 若r=0或s=0，则重新选取k 示例 输入 2 7 7 2 3 输出 8 7

mpz_class s = (inverse(k, p) * (hx + m * r) % p) % p; // 如果s=0，则重新选取k if (s == 0) { cout << "s is zero. Please choose another k." ; return 0; } // 输出r和s cout << r ; return 0; } ...

% 设置参数 N = 1024; % 采样点数 T = 1e-6; % 采样间隔 f0 = 2e9; % 载波频率 v = 50; % 目标速度 fc = 10e6; % 调频带宽 tau = [0.1e-6, 0.3e-6]; % 多径时延 A = [1, 0.5]; % 多径幅度 phi = [0, pi/2]; % 多径相位 % 生成信号 t = linspace(0, T*N, N); s = zeros(1, N); for k = 1:length(tau) s = s + A(k)*exp(1i*2*pi*(f0*t + fc*((v*t-tau(k)).^2)/2 + phi(k))); end % 基于MP分路径的多普勒估计方法 L = 10; % 多径个数 M = 20; % MP迭代次数 R = zeros(1, L); for l = 1:L r = s.*exp(-1i*2*pi*f0*tau(l)); % 去除多径时延 for m = 1:M R(l) = R(l) + sum(r); % 叠加MP分路径 r = r - R(l)*exp(1i*2*pi*f0*t); % 去除当前MP分路径 end end v_est = -fc/(4*pi*N*T)*angle(R); % 多普勒频移估计这段代码有错误，Index exceeds the number of array elements. Index must not exceed 2. 出错 untitled221 (第 23 行) r = s.*exp(-1i*2*pi*f0*tau(l)); % 去除多径时延

具体来说，是因为 tau 变量中定义的多径时延个数大于了 A 和 phi 变量中定义的多径幅度和相位个数，导致在对应的索引位置上访问了不存在的元素。 解决这个问题的方法是，保证 tau、A 和 phi 变量中定义的多径个数...

clc clear close all m=6; u=idinput(2^m-1,'prbs')'; v=normrnd(0,sqrt(0.1),1,2^m); z=zeros(1,2^m); P=100*eye(4);%Pm=inv(Hm'*Hm) theta(:,1)=zeros(4,1); theta(:,2)=zeros(4,1); for k=3:2^m z(k)= -1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k); h=[-z(k-1) -z(k-2) u(k-1) u(k-2)]; K=P*h'*inv(1+h*P*h'); theta(:,k)=theta(:,k-1)+K*(z(k)-h*theta(:,k-1)); e1(:,k-1)=(theta(:,k)-theta(:,k-1))./theta(:,k-1); e(:,k-1)=abs(e1(:,k-1)); if max(e(:,k-1))<0.000001 break end P=P-P*h'*inv(1+h*P*h')*h*P; end %% figure(1); plot(theta(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; legend('a1','a2','b1','b2'); title('递推最小二乘参数辨识'); figure(2); plot(e1(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; title('辨识精度'); legend('a1','a2','b1','b2');请分析这段代码

4. 从第三个采样点开始，根据递推式 $z(k)= -1.5z(k-1)-0.7z(k-2)+u(k-1)+0.5u(k-2)+v(k)$ 计算系统的响应输出 $z(k)$。 5. 构造当前时刻的输入-输出向量 $h$，并计算卡尔曼增益 $K=P\cdot h'/(1+h\cdot P\cdot h')...

详细解释这段代码：function [x ft] = EProjSimplex_new(v, k) % %% Problem % % min 1/2 || x - v||^2 % s.t. x>=0, 1'x=k % if nargin < 2 k = 1; end; ft=1; n = length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; %vmax = max(v0); vmin = min(v0); if vmin < 0 f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > 10^-10 v1 = v0 - lambda_m; posidx = v1>0; npos = sum(posidx); g = -npos; f = sum(v1(posidx)) - k; lambda_m = lambda_m - f/g; ft=ft+1; if ft > 100 x = max(v1,0); break; end; end; x = max(v1,0); else x = v0; end;

% min 1/2 || x - v||^2 % s.t. x>=0, 1'x=k if nargin < 2 k = 1; end ft=1; n = length(v); v0 = v-mean(v) + k/n; % 中心化 vmin = min(v0); % 寻找最小值 if vmin f = 1; lambda_m = 0; while abs(f) > ...

一個長的矽pn 接面大陽能電池Na=10^16(cm^-3),Nd=10^15(cm^-3),Dn=25(cm^2/s),Dp=10(cm/s),Tn0=10^-6s及 Tp0=5*10^-7s 此太陽能電池截面積=5cm^2 ,設產生的光電流為120mA。洪定：(a)開路電壓：(b)跨於接面的電壓，使得太陽能電池可產生下等於100mA的總電流：（c)大陽能電池的最大率：及 (d)可產生最大功率的外接負載電阻。

(a) 开路电压可以通过以下公式计算：Voc=(k*T/q)*ln(Jsc/(q*A*J0+1))，其中k是玻尔兹曼常数，T是温度，q是电子电荷，A是太阳能电池的截面积，Jsc是光电流密度，J0是反向饱和电流密度。代入参数计算可得：Voc=0.564V...

Matlab% 太阳系模拟 G = 6.67430e-11; % 万有引力常数 M_sun = 1.989e30; % 太阳质量 M_mercury = 3.3e23; % 水星质量 M_venus = 4.87e24; % 金星质量 M_earth = 5.97e24; % 地球质量 M_mars = 6.39e23; % 火星质量 M_jupiter = 1.898e27; % 木星质量 M_saturn = 5.68e26; % 土星质量 M_uranus = 8.68e25; % 天王星质量 M_neptune = 1.02e26; % 海王星质量 M_pluto = 1.31e22; % 冥王星质量 % 初始位置和速度 P_sun = [0; 0; 0]; P_mercury = [0; 5.7e10; 0]; P_venus = [0; 1.1e11; 0]; P_earth = [0; 1.5e11; 0]; P_mars = [0; 2.2e11; 0]; P_jupiter = [0; 7.8e11; 0]; P_saturn = [0; 1.4e12; 0]; P_uranus = [0; 2.9e12; 0]; P_neptune = [0; 4.5e12; 0]; P_pluto = [0; 5.9e12; 0]; V_sun = [0; 0; 0]; V_mercury = [4.8e4; 0; 0]; V_venus = [3.5e4; 0; 0]; V_earth = [2.98e4; 0; 0]; V_mars = [2.41e4; 0; 0]; V_jupiter = [1.3e4; 0; 0]; V_saturn = [9.7e3; 0; 0]; V_uranus = [6.8e3; 0; 0]; V_neptune = [5.4e3; 0; 0]; V_pluto = [4.7e3; 0; 0]; % 模拟时间和时间步长 t = 0:3600*24*365:3600*24*365*10; dt = 3600*24; % 数值积分 P = [P_sun, P_mercury, P_venus, P_earth, P_mars, P_jupiter, P_saturn, P_uranus, P_neptune, P_pluto]; V = [V_sun, V_mercury, V_venus, V_earth, V_mars, V_jupiter, V_saturn, V_uranus, V_neptune, V_pluto]; M = [M_sun, M_mercury, M_venus, M_earth, M_mars, M_jupiter, M_saturn, M_uranus, M_neptune, M_pluto]; for i = 1:length(t)-1 F = zeros(3, size(P, 2)); for j = 1:size(P, 2) for k = 1:size(P, 2) if j ~= k r = norm(P(:,j)-P(:,k)); F(:,j) = F(:,j) + G*M(j)*M(k)/r^2*(P(:,k)-P(:,j))/r; end end end A = F./M; V = V + A*dt; P = P + V*dt; end % 绘制行星轨道 figure; hold on; plot3(P(1,:), P(2,:), P(3,:), 'k'); grid on; axis equal; view(45, 45)； 代码报错 错误使用：./ 2.矩阵维度必须一致

A = F./M; 这里的 size(P, 2) 表示矩阵 P 的第二个维度的大小，也就是行星数量。因此，F 的第二个维度大小应该和行星数量相同。而 M 是行星质量的向量，它的大小应该和行星数量相同。如果这两个向量的...

我有一个公式：u_jk=s_jk+p_kr*y_kr+(1-y_kr)*V，其中j和k都属于jobs, r属于positions，s_jk的值来自于字典S，p_kr的值需要计算，p_kr=p_k*(F+(1-F)r^a)其中F=0.5,a=-0.5, y_kr是一个01变量，如何将这一公式的运算结果生成列表，然后列表生成m*m矩阵，m=10

可以使用Python编程语言来实现这个功能。以下是一个示例代码： python import numpy as np # 定义字典S S = { ('job1', 'position1'): 0.2, ('job1', 'position2'): 0.5, # ... } # 定义参数 F = 0.5 a = ...

滑模控制器为： u_i=-h_1sign(σ)-h_2σ-a-bv-cv^2-(m_igsinθ+600/R+0.0013L_s)

u_i = -h_1*sign(sigma) - h_2*sigma - a - b*v - c*v^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls) 其中 i 表示列车的编号，sigma 表示当前位置偏差，v 表示当前速度，theta 表示坡度，m 表示列车重量...

clear all close all % 定义常量 R = 8.314; % 气体常数，单位：J/(mol*K) T_stc = 25; % 标准测试条件温度，单位：℃ G_stc = 1000; % 标准测试条件辐射强度，单位：W/m^2 V_oc_stc = 37.5; % 标准测试条件开路电压，单位：V I_sc_stc = 8.21; % 标准测试条件短路电流，单位：A n = 1.2; % 常数，取值范围是1.0到2.0 % 定义变量 T_amb = [-10, 0, 25, 40]; % 环境温度，单位：℃ G = [200, 400, 600, 800, 1000]; % 辐射强度，单位：W/m^2 % 计算光伏模块参数 I_sc = I_sc_stc * (G ./ G_stc); V_oc = V_oc_stc + (R * ((T_amb + 273) - (T_stc + 273)) ./ n) .* log(G ./ G_stc); I_0 = I_sc ./ exp((V_oc + (R * ((T_amb + 273) - (T_stc + 273)) ./ n)) / (n * 0.0259)); I_mp = I_sc ./ (1 + ((I_sc / I_0) - 1) .* exp(-n * V_oc / (R * ((T_amb + 273) - (T_stc + 273))))); V_mp = (R * ((T_amb + 273) - (T_stc + 273)) ./ n) .* log((I_sc - I_mp) ./ I_0) + V_oc; % 绘制出力曲线 figure hold on for i = 1:length(T_amb) P = V_mp .* I_mp; plot(G, P, 'LineWidth', 2) end legend(num2str(T_amb'), 'Location', 'NorthWest') xlabel('辐射强度(W/m^2)') ylabel('输出功率(W)') title('典型四季光伏出力曲线') grid on。这段代码有问题V_oc = V_oc_stc + (R * ((T_amb + 273) - (T_stc + 273)) ./ n) .* log(G ./ G_stc);里的矩阵维度不一致，请修改

对于这个问题，是因为在计算V_oc时，T_amb和G都是向量，而G_stc是一个常数，所以在log(G./G_stc)时，会出现矩阵维度不一致的问题。可以将G_stc改为一个与G维度相同的向量，将其元素全部赋值为G_stc即可解决问题。 ...

计算k*r^4-2*a*k*r^3+(k*a^2-m*v^2)*r^2+m*v^2*a^2=0中r的最大值和最小值（用k,a,m,v表示）

提问一、标题：我为什么总感到呼吸困难？ 我最近总感到呼吸困难， 下午时分感到明显，更多的是感到疲乏无力，呼吸急促，深呼吸感觉可能有助于缓解，但是缓解了也只是短暂的，纵使休息一段时间也没有太大改善，我该...

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YOLOv3-训练-修剪.zip

YOLOv3-训练-修剪YOLOv3-训练-修剪的Python3.6、Pytorch 1.1及以上，numpy>1.16，tensorboard=1.13以上YOLOv3的训练参考[博客]（https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90769094 ）基于的ultralytics/yolov3代码大家也可以看下这个https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning正常训练（基线）python train.py --data data/VHR.data --cfg cfg/yolov3.cfg --weights/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 32 #后面的epochs自行更改 直接加载weights可以更好的收敛剪枝算法介绍本代码基于论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV
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毕业设计&课设_智能算法中台管理系统.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
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JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

资源摘要信息:"jhu2017-18-honors-single-variable-calculus" 知识点一：荣誉单变量微积分课程介绍 本课程为JHU（约翰霍普金斯大学）的荣誉单变量微积分课程，主要针对在2018年秋季和2019年秋季两个学期开设。课程内容涵盖两个学期的微积分知识，包括整合和微分两大部分。该课程采用IBL（Inquiry-Based Learning）格式进行教学，即学生先自行解决问题，然后在学习过程中逐步掌握相关理论知识。 知识点二：IBL教学法 IBL教学法，即问题导向的学习方法，是一种以学生为中心的教学模式。在这种模式下，学生在教师的引导下，通过提出问题、解决问题来获取知识，从而培养学生的自主学习能力和问题解决能力。IBL教学法强调学生的主动参与和探索，教师的角色更多的是引导者和协助者。 知识点三：课程难度及学习方法 课程的第一次迭代主要包含问题，难度较大，学生需要有一定的数学基础和自学能力。第二次迭代则在第一次的基础上增加了更多的理论和解释，难度相对降低，更适合学生理解和学习。这种设计旨在帮助学生从实际问题出发，逐步深入理解微积分理论，提高学习效率。 知识点四：课程先决条件及学习建议 课程的先决条件为预演算，即在进入课程之前需要掌握一定的演算知识和技能。建议在使用这些笔记之前，先完成一些基础演算的入门课程，并进行一些数学证明的练习。这样可以更好地理解和掌握课程内容，提高学习效果。 知识点五：TeX格式文件 标签"TeX"意味着该课程的资料是以TeX格式保存和发布的。TeX是一种基于排版语言的格式，广泛应用于学术出版物的排版，特别是在数学、物理学和计算机科学领域。TeX格式的文件可以确保文档内容的准确性和排版的美观性，适合用于编写和分享复杂的科学和技术文档。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001