用浏览器适配的代码格式呈现以下式子：$$ u_t = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (u_i,u_i',v_i')^T - \begin{bmatrix} c_x \ c_x' \ c_y' \end{bmatrix} $$

时间: 2024-04-03 21:37:19 浏览: 64
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FCM.rar_FCM分割_fcm_fcm 图像分割_fcm分割代码_site:www.pudn.com

<pre>u<sub>t</sub> = <sup>1</sup>/<sub>N</sub> Σ<sub>i=1</sub><sup>N</sup> (u<sub>i</sub>, u<sub>i</sub>', v<sub>i</sub>')<sup>T</sup> - <b>[</b>c<sub>x</sub> c<sub>x</sub>' c<sub>y</sub>'<b>]</b></pre> 注意，这里使用的是LaTeX格式，因此需要在支持LaTeX的环境中查看。如果您使用的是普通的浏览器，请忽略上述代码。
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$$ u_t = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (u_i,u_i',v_i')^T - \begin{bmatrix} c_x \ c_x' \ c_y' \end{bmatrix} $$是什么意思

该式子的含义是将所有向量 $u_i, u_i', v_i'$ 做平均，然后减去一个常向量 $\begin{bmatrix} c_x \ c_x' \ c_y' \end{bmatrix}$，得到 $u$ 随时间 $t$ 的变化。其中 $\begin{bmatrix} c_x \ c_x' \ c_y' \end{b...

$$\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$$ s.t. $$\sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} \leq 1, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} \leq (2h+1)^2, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} \leq \pi(2.5)^2, \forall i_0,j_0$$ $$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \delta$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} \leq B$$ $$x_{i,j} \in {0,1}, \forall i,j$$

4. $\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$：选中的格子的高度的方差不能超过 $\sigma^2$。 5. $\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \...

$$p_i = \frac{n_i + \epsilon}{\sum_{j=1}^k(n_j + \epsilon)},$$能翻译成汉文吗

这是一个概率公式，可以翻译为：对于一组$k$个元素的样本，其中第$i$个元素出现的次数为$n_i$，$\epsilon$为平滑参数，$p_i$表示第$i$个元素出现的概率。公式中，$p_i$等于第$i$个元素出现次数$n_i$乘以平滑参数$\...

用matlab 解决$$\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$$ s.t. $$\sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} \leq 1, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} \leq (2h+1)^2, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} \leq \pi(2.5)^2, \forall i_0,j_0$$ $$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \delta$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} \leq B$$ $$x_{i,j} \in {0,1}, \forall i,j$$

0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} &\leq \pi(2.5)^2, \quad \forall i_0,j_0 \\ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 &\leq \sigma^2 \\ \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-...

将上式代入余项公式中，如何得到： $$R_n = \frac{b-a}{12}h^2f''(\xi) = \frac{b-a}{12}h^2\left[f''(x_0) + \frac{f'''(\eta)}{2}(h/2)^2\right]$$

n^3} \left[\frac{h^4}{5}\sum_{i=0}^{n-1}f^{(4)}(x_i) + \frac{h^5}{30}\sum_{i=0}^{n-1}f^{(5)}(\xi_i)\right] \end{aligned} $$ 其中 $\xi_i$ 在 $[x_i,x_{i+1}]$ 中，且与 $x_i$ 和 $x_{i+1}$ 有关。因为 $f(x...

$$ \xi_{AB}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_{i*} $$看不懂

假设有一个矩阵 $X$，其中第 $i$ 行表示第 $i$ 个样本，第 $j$ 列表示第 $j$ 个特征，那么 $\xi_{AB}$ 表示矩阵 $X$ 中第 $A$ 列和第 $B$ 列的平均关联系数，其中 $n$ 表示样本的数量，$x_{i*}$ 表示矩阵 $X$ 中第 $...

jupyter中将下面的LaTeX转数字公式， $\prod_{i=0}^n\frac{1}{x^2}$

在Jupyter Notebook中，如果你想将LaTeX数学公式转换成可显示的数字形式，可以使用sympy库来...运行上述代码后，你会看到类似这样的显示：oo / x**2, 表示随着n趋于无限大，$\frac{1}{x^2}$ 的乘积趋近于无穷大。

$H(t) = \sum_{t_i \leq t} \frac{d_i}{n_i}$ 图片

在$t=10$和$t=15$时间点，分别有3个事件发生，因此危害函数的值分别为$\frac{2+3}{10+8}=0.28$和$\frac{2+3+3}{10+8+5}=0.45$。通过绘制Nelson-Aalen曲线，可以更好地观察危害函数的变化趋势和风险的累积情况。

转化成算式$$w_i=\sqrt{\frac{1}{w_i}}e^{-\frac{w_i}{2nx\delta_i^2}}$$

$$w_i=e^{-\frac{1}{2nx}\cdot\frac{w_i}{\delta_i^2}+\frac{1}{2}\ln\frac{1}{w_i}}$$ 再将指数中的分数拆开，得到： $$w_i=e^{-\frac{1}{2nx}\cdot\frac{w_i}{\delta_i^2}}\cdot e^{\frac{1}{2}\ln\frac{1}{w_i}...

$$ \sum_{k=1}^K{\sum_{j=1}^J{\left( \frac{V_{kj}t_k}{2} \right)}} $$ python 实现

假设 $V$ 是一个 $K \times J$ 的矩阵，$t$ 是一个长度为 $K$ 的向量，可以用以下代码实现： python def sum_function(V, t): result = 0 K, J = V.shape for k in range(K): for j in range(J): result +=...

这里报错了：$\sin\alpha_1=\frac{5}{\sqrt{5^2+x^2}}$, $\sin⁡\alpha_2=\frac{6}{\sqrt{6^2+(20-x)^2}}$.

这里的问题是和上一个问题一样，\sin⁡中的⁡符号是一个Unicode字符，而不是LaTeX中的...\sin\alpha_1=\frac{5}{\sqrt{5^2+x^2}}, \quad \sin\alpha_2=\frac{6}{\sqrt{6^2+(20-x)^2}}. 这样就可以正确编译了。

$\lambda_i = \frac{1}{i} \sum_{j=1}^{i} \ln \frac{d_j}{d_0}$以上表述中这段公式中的符号含义是什么

在这段公式中，符号的含义如下： - $\lambda_i$：表示前 $i$ 个奇异值的加权平均数；...- $d_0$：表示所有奇异值的几何平均数，即$d_0 = (d_1 d_2 \cdots d_n)^{\frac{1}{n}}$，其中$n$为矩阵的秩。

解释：$\frac{a_{n+1}}{S_n^2}\leq k$中frac的含义

在数学中，$\frac{a_{n1}}{S_n^2}$表示数列的第$n$项$a_{n1}$除以前$n$项的和$S_n$的平方。...在不等式$\frac{a_{n 1}}{S_n^2}\leq k$中，$\frac{a_{n 1}}{S_n^2}$位于分数线的上部，表示其值小于或等于$k$。

$\dot{V}=-\sum_{i=1}^n m_i k_1 |e_i| |e_i| \leq 0$我没看明白

$$\begin{aligned} \dot{V} &= \sum_{i=1}^n m_i \sigma_i \dot{\sigma_i} \\ &= -\sum_{i=1}^n m_i k_1 \sigma_i |e_i| \\ &= -\sum_{i=1}^n m_i k_1 |e_i| |e_i| \end{aligned}$$ 这里用到了滑模控制器的表达式$u...

$x_1 = x_0 - \frac{f(x_0)}{f'(x_0)} = 2 - \frac{2^3 - 2\times 2 - 5}{3\times 2^2 - 2} = \frac{17}{8} \approx 2.125$ 然后，将 $x_1$ 再带入迭代公式，得到： $x_2 = x_1 - \frac{f(x_1)}{f'(x_1)} = \frac{17}{8} - \frac{(17/8)^3 - 2\times (17/8) - 5}{3\times (17/8)^2 - 2} \approx 2.094$用书面方式表达以上公式

$$x_2 = x_1 - \frac{f(x_1)}{f'(x_1)}$$ 其中，$f(x)$ 是方程的函数形式，$f'(x)$ 是其导函数。在本例中，我们需要求解方程 $x^3 - 2x - 5 = 0$ 在 $x=2$ 附近的近似解。根据公式，我们可以先取 $x_0=2$，然后带入...

证明规范化因子$Z_t$与基学习器误差$\epsilon_t$的关系: Z_t = 2 \sqrt{\epsilon_t(1-\epsilon_t)}, \quad \forall t \in [T].

&= \frac{1}{2} \sum_{t=1}^{T} \log \epsilon_t + \frac{1}{2} \sum_{t=1}^{T} \log (1-\epsilon_t) \\ &\geq \sum_{t=1}^{T} \sqrt{\log \epsilon_t \log (1-\epsilon_t)} \end{aligned} $$ 上述不等式的等号成立...

\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}X_i^TX_i 的期望

E(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}X_i^TX_i) = E(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{d}X_{ij}^2) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{d}(Var(X_{ij}) + (E[X_{ij}])^2) = \sum_{j=1}^{d}(Var(X_{ij}) + (E[X_{...

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平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
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