填充不共享相同x的两条曲线y_1和y_2之间的区域 - 腾讯云开发者社区

，最后相加得到该区域的值。...卷积完输出的特征矩阵（深度）与卷积核个数相同计算：各个深度的卷积层相同位置处，卷积出来的值相加，最后各个深度卷完成一层了当然卷积核不唯一，卷完之后拼接在一起具体计算细节问题：如何带上偏移量计算...·只改变特征矩阵的大小，不改变深度 ·一般池化核边长和步长相同 1.2 卷积神经网络基础补充误差的计算当前该节点的输出为： out = \sigma(x_1\times w_{11}^{(1...{e^{y_1}}{e^{y_1}+e^{y_2}} o_2 = \frac{e^{y_2}}{e^{y_1}+e^{y_2}} 误差计算方法一：交叉熵损失根据问题种类，有两种： 1.针对多分类问题（...softmax输出，所有输出概率和为1，分类之间没有包含关系） H = -\sum_i o_ i^* \times log(o_i) 2.针对二分类问题 (sigmoid输出，每个输出节点之间互不相干

3101 0

热传导方程非特征 Cauchy 问题的一些笔记

y_1, y_2 \in Y, y_1 \neq y_2, 有 Ax_1=y_1, Ax_2=y_2, 使得 x_1 \neq x_2. 3、解的稳定性（即解的连续性）：若有 Ax_1=y_...1, Ax_2=y_2, 则当 y_1 \rightarrow y_2 时, 使得 x_1 \rightarrow x_2....其中 u(x,t) 为微分方程组的解； L, I, B, A 分别是微分算子，初始算子，边界算子和附加算子....f(x,t) 为方程的右端项， \varphi(x), \psi(x,t), k(x,t) 分别为初始条件、边界条件和附加条件. 上述任一已量变为未知量，即为微分方程反问题....{i} u^{*}\left(x-\mu_{i}\right)\end{array} 待定系数 a_{i} 通过对求解区域边界和虚边界进行配置点配置得到.

5564 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

CML 提供您期望从现代数据科学平台获得的所有功能，例如可扩展的计算资源和对首选工具的访问，以及由 Cloudera 的共享数据体验或 SDX管理、治理和保护的好处。...2, y_2): haversine_distance(x_1, y_1, x_2, y_2): x_1 = pi/180 * x_1= pi/180 * x_1 y_1 = pi/180 * y_1=...pi/180 * y_1 x_2 = pi/180 * x_2= pi/180 * x_2 y_2 = pi/180 * y_2= pi/180 * y_2 dlon = y_2 - y_1= y...1 = pi/180 * y_1= pi/180 * y_1 x_2 = pi/180 * x_2= pi/180 * x_2 y_2 = pi/180 * y_2= pi/180 * y_2 dlon...如您所见，CPU 和 GPU 运行时之间的比例实际上并不相同。接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。

2.2K2 0

密码学：椭圆曲线

2-x_1})^2 - x_1 - x_2, y_3 = (\frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1})(x_1 - x_3) - y_1 (E(F), ⊕) 构成交换群，其中 F 为域，...) = [0 : 1 : 0] ，且 I((x_1, y_1) ⊕ (x_2 , y_2)) = I(x_1, y_1 ) ⊕ I(x_2, y_2 ) ，逆 I^{-1} 同样。...y' = \frac{3x_1^2 - 2Ax_1 + 1}{2By_1}(x_1 - x') - y_1弦规则：如果 P = (x_1, y_1) ，Q = (x_2, y_2) ，x_1 \ne...A, \space y' = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1}(x_1 - x') - y_1 3 Twisted Edwards CurvesShort Weierstrass...(\frac{A-2}{B})x^2y^2Twisted Edwards group law(x_1, y_1) 和 (x_2, y_2) 是 Edwards 曲线 E(F) 上的两个点，和为：

8394 1

向量距离计算的几种方式

对于两个n维空间点 a=(x_1, x_2, …, x_n) 和 b=(y_1, y_2, …，y_n) ，它们之间的欧式距离定义如下：三维空间中边长为1的立方体在三维空间中的边长为1的一个立方体...对于两个n维空间 a=(x_1, x_2, …，x_n) 和 b=(y_1, y_2, …, y_n) ，它们之间的曼哈顿距离定义如下：曼哈顿距离公式还是比较容易理解的，例如a=[1，2，3]，...对于两个n维空间 a=(x_1, x_2, …，x_n) 和 b=(y_1, y_2, …, y_n) ，它们的余弦距离定义如下：可以根据向量之间点乘的公式反推一下余弦距离的表达式，对于两个向量...可以看到，这两条向量之间的相似度非常接近1，可以说是非常相似的。也可以想象到，在三维空间中，这两条向量的差距其实并不是非常大，这也从侧面印证了余弦相似度的数值含义。...4.汉明距离汉明距离在信息论中更常用，表示的是两个等长度的字符串中位置相同但字符不同的位置个数，。

1.1K2 0

Codeforces Round 524(Div. 2)

一开始将区域一(x1 y1) (x2 x2)这个区域(左下角和右下角的点构成一个矩形区域)全部涂成白色。...区域一涂成白色. orw += b1, orb -= b1 区域二和区域一二相交的地方区域三涂成黑色 2.1 获得区域二的白色 orb += w3, orw -= w3 2.2 获得相交部分的黑色...y_3,x_4,y_4,x_5,y_5,x_6,y_6; LL b_1,b_2,b_3,w_1,w_2,w_3,orw,orb; int t; // 统计区间x1,y1,x2,y2之间黑白的个数 void...1 >> y_1 >> x_2 >> y_2 >> x_3 >> y_3 >> x_4 >> y_4; x_5 = max(x_1, x_3); y_5 = max(y_...1, y_3); x_6 = min(x_2, x_4); y_6 = min(y_2, y_4); tot(x_1, y_1, x_2, y_2, w_

3011 0

【数值计算方法（黄明游）】函数插值与曲线拟合（一）：Lagrange插值【理论到程序】

插值（Interpolation）指通过已知数据点之间的插值方法，来估计或推算出在这些数据点之间的数值。插值可以用于构建平滑的曲线或曲面，以便在数据点之间进行预测或补充缺失的数据。 2....插值条件：对于给定的插值节点 x_0, x_1 和对应的函数值 y_0, y_1 ，线性插值要求插值多项式满足插值条件： P(x_0) = y_0 和 P(x_1) = y_1 。...插值条件：对于给定的插值节点 x_0, x_1, x_2 和对应的函数值 y_0, y_1, y_2 ，抛物插值要求插值多项式满足插值条件： P(x_0) = y_0 ， P(x_1) = y_...1 和 P(x_2) = y_2 。...插值条件：对于给定的 n+1 个插值节点 x_0, x_1, \ldots, x_n 和对应的函数值 y_0, y_1, \ldots, y_n ， n 次插值要求插值多项式满足插值条件：

1571 0

C语言俄罗斯方块(新版本完整代码)

1 = 8; Block->y_1 = 4;//规定初始中心方块的坐标为(8,4) Block->code = code_y; if (Phead == NULL)Phead = Block;...; PHead->y_1 = 99; } if (PHead->y_2 == y) { MoveCursor(PHead->x_2, PHead->y_2); EMPTY...int y); //移动光标不闪屏是因为每次不会刷新全部地图，只会刷新某一特定区域 void SetColour(int c); //颜色设定 int JudgeGroud...1 = (*Block)->y_1 + y; (*Block)->x_2 = (*Block)->x_1 + a; (*Block)->y_2 = (*Block)->y_1 + b; (*Block...1 = 8; Block->y_1 = 4;//规定初始中心方块的坐标为(8,4) Block->code = code_y; if (Phead == NULL)Phead = Block;

8.7K4 3

一阶惯性环节matlab编程_matlab一阶惯性环节

1=0.0; y_2=0.0; x=[0,0,0]’; error_1=0; error_2=0; for k=1:1:1000000 time(k)=k*ts; %采样次数 S=1; %选择需要跟踪的函数...2=y_1; %保存上上次次输出为下次计算 y_1=yout(k); %保存上一次输出为下次计算 x(1)=error(k)-error_1; %Calculating P x(2)=error(k...end figure(1); plot(time,rin,’b’,time,yout,’r’); %输入和实际控制输出 xlabel(‘time(s)’),ylabel(‘rin,yout’); axis...([0,1000,0,1.2]); % figure(2); % plot(time,error,’r’) %输入与输出误差输出曲线 % xlabel(‘time(s)’);ylabel(‘error’...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.2K2 0

「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识

x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64) # 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.device x = torch.randn_like...但是需要注意的一点是：这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！！！...还有一个常用的将NumPy中的array转换成Tensor的方法就是torch.tensor(), 需要注意的是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的Tensor和原来的数据不再共享内存...此外上面提到还有一个常用的方法就是直接用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor，需要注意的是该方法总是会进行数据拷贝，返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。...）之间相互移动。

94515 0

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

X,Y轴上的截距），这说明这两个不同在相同数据集上找到的判别线是不同的，而这不同的原因其实是由于两者选择的最优目标是不一致的。...0.8 plt.plot(x_fit, y_1, '-c') y_2 = -0.3 * x_fit + 3 plt.plot(x_fit, y_2, '-k') 图片那么现在有一个问题，两个分类器，哪一个更好呢...(x_fit, y_1, '-c') y_2 = -0.3 * x_fit + 3 plt.plot(x_fit, y_2, '-k') 图片可以看到，此时黑色的线会把这个新的数据集分错，而蓝色的线不会...我们刚刚举的例子可能会带有一些主观性。那么如何客观的评判两条线的健壮性呢？此时，我们需要引入一个非常重要的概念：最大间隔。...支持向量机为我们提供了在众多可能的分类器之间进行选择的原则，从而确保对未知数据集具有更高的泛化性。

5501 0

Flooding-X: 超参数无关的Flooding方法

后用于来比喻某东西的致命缺陷下图展示了使用BERT在SST-2数据集上不同的阈值b对结果的影响（黄色区域是最佳结果）。...现在我们考虑两个样本(x_1,y_1), (x_2,y_2)的情况，根据上述定义，样本1的梯度为对于样本1来说，参数更新所导致的损失变化为将f(\boldsymbol{\theta}, x_1...类似的，参数根据样本(x_1,y_1)更新后，在样本(x_2, y_2)上的损失差为\Delta \mathcal{L}_2 = -\varepsilon \boldsymbol{g_1}\cdot \...如果\Delta \mathcal{L_2}也是负的，那么在(x_1, y_1)上更新的模型被认为对(x_2, y_2)有积极的影响。...,x_n\}，标签\boldsymbol{y}=\{y_1, y_2,...,y_n\}，其中y_i\in \{c_1, c_2,...,c_k\}，即有k个类别。

8066 0

【简单】差分矩阵

输入一个 n 行 m 列的整数矩阵，再输入 q 个操作，每个操作包含五个整数 x1,y1,x2,y2,c ，其中 (x1,y1),(x2,y2) 是一个子矩阵的左上角和右下角坐标。...(x1,y1),(x2,y2) 子矩阵的和可认为： S_{x_2,y_2}-S_{x_2,y_1-1}-S_{x_1-1,y_2}+S_{x_1-1,y_2-1} 即 S_{x_2,y_2} 减去两个矩形再加上两个矩形重叠部分多减去的一次...+\ldots+b_{i,j} 具体到此题，要使得 a 中间的子矩阵全部加上 c，即是让其差分 b_{x_1,y_1} 加上 c，此时，该坐标之后的矩阵（b 的前缀和子矩阵）全部加上 c ，也就多加了一个倒...“L”型的区域，将该区域减去即可完成题目操作。...-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。

1.1K3 0

matlab中ode45函数解二阶微分方程_matlab求常微分方程组

变量 y 1 y_1 y1 和 y 2 y_2 y2 是二元素向量 dydt 的项 y ( 1 ) y(1) y(1) 和 y ( 2 ) y(2) y(2)。...[t,y] = ode45(@vdp1,[0 20],[2; 0]); % 绘制 $y_1$ 和 $y_2$ 的解对 t 的图。...1','y_2') 整体写成一个函数 [t,y] = ode45(@vdp1,[0 20],[2; 0]); % 绘制 $y_1$ 和 $y_2$ 的解对 t 的图。...p˙=vv˙=(1−p2)∗v−p [t,y] = ode45(@vdp1,[0 20],[2; 0]); % 绘制 $y_1$ 和 $y_2$ 的解对 t 的图。...1$ 和 $y_2$ 的解对 t 的图。

3.7K1 0

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

对于每个候选区域，可以单独当成一幅图像来看待，使用图像分类模型对候选区域进行分类，看它属于哪个类别或者背景（即不包含任何物体的类别）。...图片图1 边界框通常表示边界框的位置有两种方式：即$(x_1, y_1, x_2, y_2)$，其中$(x_1, y_1)$是矩形框左上角的坐标，$(x_2, y_2)$是矩形框右下角的坐标。...在检测任务中，训练数据集的标签里会给出目标物体真实边界框所对应的$(x_1, y_1, x_2, y_2)$，这样的边界框也被称为真实框（ground truth box），图1 画出了3个人像所对应的真实框...要完成一项检测任务，我们通常希望模型能够根据输入的图片，输出一些预测的边界框，以及边界框中所包含的物体的类别或者说属于某个类别的概率，例如这种格式: $L, P, x_1, y_1, x_2, y_2$...= max(x_2 - x_1 + 1.0, 0) \cdot max(y_2 - y_1 + 1.0, 0)$$ 矩形框A和B的面积分别是： $$SA = (x{a2} - x{a1} + 1.0)

1.4K2 0

基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

霍夫空间中的点线关系图像空间上的单个点转化为霍夫空间上的曲线，其特殊性是图像空间上一条直线之间的点将由具有单个接触点的多条曲线表示。这将是我们的目标，找到一组曲线相交的点。什么是霍夫变换？...一个“简单”的形状将仅由几个参数来表示，例如一条直线可以用它的斜率和截距来表示，或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。在我们的直线示例中，霍夫变换将负责处理图像上的点并计算霍夫空间中的值。...lines : 线的输出向量。每条线由一个 4 元素向量 (x_1, y_1, x_2, y_2) 表示，其中 (x_1,y_1) 和 (x_2, y_2) 是每个检测到的线段的端点。...如果 dp=2 ，累加器的宽度和高度是原来的一半。 minDist：检测到的圆的中心之间的最小距离。如果参数太小，则除了真实圆圈之外，可能还会错误地检测到多个相邻圆；如果太大，可能会遗漏一些圆圈。...需要注意的是，参数必须有所不同，因为我们无法使用与用于线的相同参数化来描述圆，而是需要使用类似 (x - x0)^^2 + (y - y0)^^2 = r^^2的方程.

2.5K1 0

SMO 算法求解 SVM 拉格朗日系数

这里有一个问题是为什么我们要选择两个 α 看成是变量而不选一个呢？选一个不是更加简单吗？...核心算法选取样本标注不同当选取的两个样本标注不同时，y_1 和 y_2 符号不同由于 \alpha \geq0，那么无外乎两种情况之一： α_1−α_2=k α_2−α_1=k 第一种情况是...选取样本标注相同当选取的两个样本标注相同时，y_1 和 y_2 符号相同同理，我们画出 α_1,α_2 同号时的情况，也有 k > 0k < 0 第一种情况是 y_1=y_2=1，这时 α_1+...第二种情况是 y_1=y_2=−1，此时 α_1+α_2=k，设 k 的，所以此时没有解。...\right)-y_{i}=\sum_{j=1}^{m} \alpha_{j} y_{j} K_{i, j}+b-y_{i} 这里的 E_i 表示的是第 i 个样本真实值与预测值之间的差，我们把上面两个式子代入原式

9752 0

AcWing第61场周赛

请计算 ⌊\frac{a+b+c}{2}⌋，即 a,b,c 相加的和除以 2 再下取整的结果。输入格式第一行包含整数 T，表示共有 T 组测试数据。每组数据占一行，包含三个正整数 a,b,c。...请你在二维平面上画一个圆，要求：平面中不存在点满足既在你画的圆上，又在给定的圆外。给定的点不能在你画的圆内（可以在圆上）。被给定圆覆盖且不被你画的圆覆盖的区域面积应尽可能小。...(){ double r, x_1, y_1, x_2, y_2; scanf("%lf%lf%lf%lf%lf", &r, &x_1, &y_1, &x_2, &y_2);...double l = (x_1 - x_2) * (x_1 - x_2) + (y_1 - y_2) * (y_1 - y_2); if (l == 0){ //重合 printf...double l_1 = y_1 - y_2; double l_2 = x_1 - x_2; double x_3 = (x_1 + x_2 + (

2963 0

Python中局部放大图案例

# 坐标轴的扩展比例（根据实际数据调整） x_ratio = 0 # x轴显示范围的扩展比例 y_ratio = 0.05 # y轴显示范围的扩展比例 # X轴的显示范围 xlim0 = x_axis_data...bbox_to_anchor=(0.3, 0.1, 1, 1), bbox_transform=ax.transAxes) ax：父坐标系 width, height：子坐标系的宽度和高度...= np.linspace(-0.1*np.pi, 2*np.pi, 30) y_1 = np.sinc(x)+0.7 y_2 = np.tanh(x) y_3 = np.exp(-np.sinc(x)..."y_2","y_3"], ncol=3) # 嵌入绘制局部放大图的坐标系 axins = inset_axes(ax, width="40%", height="30%",loc='lower left...y = np.hstack((y_1[zone_left:zone_right], y_2[zone_left:zone_right], y_3[zone_left:zone_right])) ylim0

9683 1

手把手教你将矩阵&概率画成图

然后矩阵 M 以下图方式与加权二分图相对应：图的顶点有由 X 和 Y 提供的两种不同颜色，并且每个 x_i 和 y_j 之间存在连线，连线由数字 M_ij 标记。但是如果数值为零，那就省略这条边。...边缘概率边缘概率是通过沿矩阵的行/列求和得到的（与上图等效）。例如，x_1 的概率 p(x_1)=p(x_1,y_1)+p(x_1,y_2)=1/8+0，这是第一行的总和。...同样，y_2 的概率是 p(y_2)=p(x_1,y_2)+p(x_2,y_2)+p(x_3,y_2)=0+1/8+1/4，是第二列的和。图中，x_i 的边缘概率是以 x_i 为顶点的所有连线的和。...例如在 y_2 条件下 x_3 的概率 p(x_3|y_2)=p(x_3,y_2)/p(y_2)。从图中可以看出，这是通过将 x_3 和 y_2 的连线除以所有与 y_2 相连的线之和得到的。...Z_2 中的矩阵图与上面讨论的图完全相同，只是现在所有连线的值都是 0 或 1。如果权重是 0，那和之前一样，我们就不画这条连线了。

1.1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

卷积神经网络基础

热传导方程非特征 Cauchy 问题的一些笔记

从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

密码学：椭圆曲线

向量距离计算的几种方式

Codeforces Round 524(Div. 2)

【数值计算方法（黄明游）】函数插值与曲线拟合（一）：Lagrange插值【理论到程序】

C语言俄罗斯方块(新版本完整代码)

一阶惯性环节matlab编程_matlab一阶惯性环节

「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识

A.机器学习入门算法（四）: 基于支持向量机的分类预测

Flooding-X: 超参数无关的Flooding方法

【简单】差分矩阵

matlab中ode45函数解二阶微分方程_matlab求常微分方程组

深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS

基于Python利用OpenCV实现Hough变换的形状检测

SMO 算法求解 SVM 拉格朗日系数

AcWing第61场周赛

Python中局部放大图案例

手把手教你将矩阵&概率画成图

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐