ZMCSCG频道的代码是这样的吗？h_1=sqrt(1/2)*(randn(N,1)+1i*randn(N,1))； - 腾讯云开发者社区

2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2...在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序列是有序的，找到重复数字n。...代码用rust编写。...}// 符合题目要求的、无序数组，找重复数// 时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)// 用快慢指针fn find_duplicate(arr: &mut Vec) -> i32 {...一个结论 return slow;}// 符合题目要求的、无序数组，找重复数// 时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...} return ans;}执行结果如下：图片***左神java代码

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列举出linux文件和目录常用的命令_cat -n file1file2 命令的意思是

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...@jkc /]# ls -al ~ cd (切换目录) cd是Change Directory的缩写，这是用来变换工作目录的命令。...案列演示 # 新建一个文件夹 mkdir test # 新建多个文件夹 mkdir test1 test2 test3 # 新建一个多层级文件夹 mkdir -P test4/test5/test6...[root@jkc tmp]# rmdir test [root@jkc tmp]# rmdir -p test1/test2 **注意：**这个 rmdir 仅能删除空的目录，你可以使用 rm 命令来删除非空目录...# 移动两个文件 test1.py test2.py 到目录 /usr/local mv test1.py test2.py /usr/local # 移动test.py到/usr/local下，

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地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)

地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。...输入n，然后是3个定位装置坐标，最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序的信标位置。1 2。...答案2022-11-24：先找半径小的，小圆周要快些，宽度优先遍历。代码用golang编写。...3, 2)fmt.Println(ans)}const MAX_VALUE = 11func find(n int, a, b, c []int, ad, bd, cd int) []int...1 && cur[0] n && cur[1] >= 1 && cur[1] n && distance(cur[0], cur[1], x2) == r2 && distance(cur[

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一些关于随机矩阵的算法

rng(seed); tempMat=randn(size)+1i*randn(size); GUE=(tempMat+tempMat')/2;end 但这个方法其实很不好用，主要有下面这两个理由...那在 [1] 里面，两位作者证明了下面这个矩阵是满足这三个要求的：这里面是一个高斯分布，他的期望是 0 方差是 2，是 chi square distribution with freedom...seed rng(seed); %set subdiagonal/superdigonal as chi-distributed d=sqrt(1/2)*sqrt(chi2rnd(beta...▲ 从上到下依次为GUE+eigs, (2.1)+eigs以及(2.1)+bisection，我们可以看到他们的算法复杂度分别为n^3, n^2以及n....sigma^(-1/6)*(1-sigma^(1/2))^(2/3);delta_t=c2^(-1)*t^(-1/3);n=sigma*t;MAX=(t+n-2*(sigma)^(1/2)*t-1/2)

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Python数据可视化之高斯分布

Python数据可视化之高斯分布一维高斯分布模型高斯分布： N(μ,δ2)=1δ2π−−√e−(x−μ)22δ2 N(\mu,\delta^2) = \frac {1}{\delta\sqrt...400个符合正态分布的样本点，背后的生成模型为： N(0,1)=12π−−√e−x22 N(0,1)=\frac {1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} 可视化数据样本点...通过坐标变化画出任意高斯分布模型，令 f(x)=12π−−√e−x22 f(x)= \frac {1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}} 其中np.random.randn...{x'-\mu}{\delta}) = \frac {1}{\delta\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\delta^2}} 我们不考虑纵轴的变化情况。...二维高斯分布模型对应的，只需要生成符合正态分布的x和y即可，代码如下： mu_x,delta_x= 70,4.2 mu_y,delta_y = 20,2.1 x = mu_x + delta_x *

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2022-08-24：给定一个长度为3N的数组，其中最多含有0、1、2三种值，你可以把任何一个连续区间上的数组，全变成0、1、2中的一种，目的是让0、1、2

2022-08-24：给定一个长度为3N的数组，其中最多含有0、1、2三种值，你可以把任何一个连续区间上的数组，全变成0、1、2中的一种，目的是让0、1、2三种数字的个数都是N。返回最小的变化次数。...统计0,1,2扣去N/3的个数之和。比如1,1,1，1有3个，多了两个；而0和2都是0个，不统计；所以结果是2。时间复杂度：O(N)。代码用rust编写。...代码如下：use rand::Rng;fn main() { let n: i32 = 8; let test_time: i32 = 2000; println!...[2] 2; } else { // 只有一种数的个数是小于m的 return if once(arr, &mut cnt,...m) { 1 } else { 2 }; }}// 只有一种数是少于N/3fn once(arr: &mut Vec, cnt: &mut Vec, m: i32) -> bool

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NLP学习1-神经网络的推理

第一个隐藏神经元的结果可以表示为： h_1 = x_1w_{11} + x_2w_{21} + b_1 隐藏层的神经元是基于加权和计算出来的。...(10,2) # 10*2 h = np.dot(x, W1) + b1 print("W1：\n",W1) print("b1：\n",b1) print("x：\n",x) print("h：\...完整代码整体的完整代码为： import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1+np.exp(-x)) x = np.random.randn...(10,2) # 10*2 W1 = np.random.randn(2, 4) # 2*4 # 4表示隐藏神经元个数；2是和输入x的x.shape[1]相匹配 b1 = np.random.randn...Softmax函数的表达式： y_k = \frac{e{S_{k}}}{\sum_{i=1}n* e^{S_i}} Softmax函数输出的各个元素是0.0~1.0的实数。

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PyTorch: 权值初始化

text { out }}{\partial \mathrm{H}_{2}} * \mathrm{H}_{1} \\ \end{array} 由上式化简可知，如果H_1发生以下变化，那么对应的梯度也就会发生变化...具体可以通过构建 100 层全连接网络，先不使用非线性激活函数，每层的权重初始化为服从 N(0,1) 的正态分布，输出数据使用随机初始化的数据，这样的例子来直观地感受影响： import torch...}=\frac{a{2}}{3} ，令 \frac{2}{n_{i}+n_{i+1}}=\frac{a^{2}}{3} ，解得： \boldsymbol{a}=\frac{\sqrt{6}}{\sqrt...{n_{i}+n_{i+1}}} ，所以 W 服从分布 U\left[-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{i}+n_{i+1}}}, \frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n...下面是计算标准差经过激活函数的变化尺度的代码。

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一起来学演化计算-matlab基本函数randn,rand, orth

randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377...X = rand(n) 返回一个n×n的随机数矩阵。 X = rand(sz1,...,szN) 返回一个sz1-by-…-by-szN随机数数组，其中sz1，…，szN表示每个维度的大小。...随机复数在区间(0,1)中生成一个包含实部和虚部的随机复数 a = rand + 1i*rand a = 0.8147 + 0.9058i 复位随机数种子保存随机数生成器的当前状态，并创建一个...% 定义一个矩阵并求出秩 A = [1 0 1;-1 -2 0; 0 1 -1]; r = rank(A) r = 3 % 由于A是满秩的方阵，orth(A)计算的标准正交基与奇异值分解计算的矩阵...-0.4153 0.5665 0.7118 % Q中的列数等于秩(A)因为A是满秩的，Q和A的大小是一样的。

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Matlab - 产生高斯噪声

m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。 %3) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：生成m*n形式的正态分布的随机数矩阵。...%4）randn()是标准正态分布； MATLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均数和标准差的正态分布的随机数列, %即高斯随机序列。...例如： %高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同分布N(0, a)的高斯随机数，信号x(m)=s(m) + n(m) % SNR = 10 lg[1/(2a)] =... %噪声的方差b^2 snr=10; sqrt(a)=10^(-(snr+3)/10); noise=normrnd(0,sqrt(a),1,1000)+1*i*normrnd(0,sqrt(a...),1,1000); %或者 noise=sqrt(a)*randn(1,1000)+1*i*sqrt(a)*randn(1,1000);

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MATLAB之randn函数

MATLAB函数randn简介功能：产生标准正态分布的随机数或矩阵的函数。用法： Y = randn(n) 返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。...Y = randn(m,n)或 Y = randn([mn]) 返回一个m*n的随机项矩阵。 Y = randn(m,n,p,...)或 Y = randn([mn p...]) 产生随机数组。...Y = randn(size(A)) 返回一个和A有同样维数大小的随机数组。 randn 返回一个每次都变化的数量。应用举例 Example 1....Example 2. 产生一个随机分布的指定均值和方差的矩阵：将randn产生的结果乘以标准差，然后加上期望均值即可。...例如，产生均值为0.6，方差为0.1的一个5*5的随机数方式如下： x = .6 + sqrt(0.1) * randn(5) x = 0.8713 0.4735 0.8114 0.0927 0.7672

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【数字信号处理】相关函数应用 ( 使用 matlab 计算相关函数 )

, 均值 0 , 方差 1 ; randn(1,200); 上述代码生成的高斯白噪声序列是一个有 200 个元素的行向量 , 如果是 randn(2, 200) 代码 , 则生成的是一个...2 \times 200 的矩阵 ; 2、信噪比 SNR SNR 是信噪比 , P_s 是信号功率 , P_N 是噪声功率 , 其关系是 : SNR = 10 \log_{10}\cfrac{...\times 10^{\cfrac{SNR}{10}}} 写成 matlab 代码为 : % 根据信噪比计算信号幅度 SignalAmplitude = sqrt( 2 * 10^(SNR/10)...个功率之和 y = y / 200; 6、matlab 完整代码 matlab 完整代码 : % 清除之前的变量或内存 clear; % 生成高斯白噪声序列 , 均值 0 , 方差 1 % 生成的...高斯白噪声序列是一个有 200 个元素的行向量 xn = randn(1,200); % 设置信噪比 SNR = 7; % 根据信噪比计算信号幅度 A = sqrt( 2 * 10

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t检验的工作原理和在Python中的实现

均值之间差异的标准误差可以计算如下： sed = sqrt(se1^2 + se2^2) 其中se1和se2是第一个和第二个数据集的标准误差。...样本的标准误差可以计算为： se = std / sqrt(n) 其中se是样本的标准误差，std是样本标准差，n是样本中观察的数量。这些计算做出以下假设：样本是从高斯分布中提取的。...n1), std2/sqrt(n2) 另外，我们可以使用SciPy中的sem（）函数直接计算标准误差。...这里，sed计算如下： sed = sd / sqrt(n) 其中sd是相关样本均值之差的标准差，n是成对观察的总数（如，每个样本的大小）。...]) for i in n 然后我们可以将sd计算为： sd = sqrt((d1 - (d2**2 / n)) / (n - 1)) 实现我们可以直接在Python中实现成对t检验的计算。

9.1K5 0

mse均方误差例题_误差函数计算器

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...文章目录背景函数代码调用方法调用测试函数背景本人最近需要写多个仿真，需要大量用到MSE（均方误差）计算，于是干脆将MSE运算封装为函数，后续使用直接进行调用即可。...如Dim=1，则只计算第一个状态值的MSE，相应算得的MSE也只有1N维；输入的估计矩阵xkf和状态矩阵x都是估计算法迭代计算之后的结果矩阵，维度应该是Dim_n*N维；由于前Step长度不足计算，...(Dim_n);%设定系统噪声 R=0.1*eye(Dim_m);%设定观测噪声 w=sqrt(Q)*randn(Dim_n,N); v=sqrt(R)*randn(Dim_m,N); %=======...==================== %--------系统参数初始化-------- x(:,1)=[10+P0*randn(1);20+P0*randn(1)];%物体初始真实状态值 z(:,1

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matlab产生高斯白噪声

m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R 中行与列的维数。 R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。...*rand(N,1)生成区间 (a,b) 内的 N 个随机数。 rand是0-1的均匀分布，randn是均值为0方差为1的正态分布。...由于使用的是高斯白噪声即randn函数，而randn的结果是一个强度为1的随机序列（自己试试sum(randn(1000,1).^2)/1000就知道了，注意信号的长度不能太小）。...于是，所要添加的噪声信号显然就是： sqrt(noisePower)*randn(n,1)其中n为信号长度。...因此，对方差，要做的只是将w变换成dbw，即dbw=10log（w）。做法如下有两种： %% 方法一： N=1000; x=sqrt(0.0965)*randn(N,1); Px=(x.'

3.4K2 0

IEEE Trans 2009 Stagewise Weak Gradient Pursuits论文学习

1 SWOMP重构算法流程 2 分段弱正交匹配追踪(SWOMP)Matlab代码(CS_SWOMP.m) 代码基本与StOMP.m一致，不同之处只是修改了门限，为了测试α=1时的重构效果，门限比较时由StOMP...代码中“Phi = randn(M,N)/sqrt(M);%测量矩阵为高斯矩阵”并不像StOMP一样要求一定要除以sqrt(M)，这也是SWOMP对StOMP的最大改进之处。...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏的，且位置是随机的 Psi = eye(N);%x本身是稀疏的，定义稀疏矩阵为单位阵...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏的，且位置是随机的 Psi = eye(N);%x本身是稀疏的，定义稀疏矩阵为单位阵...(N); x = zeros(N,1); x(Index_K(1:K)) = 5*randn(K,1);%x为K稀疏的，且位置是随机的

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神经网络权重初始化问题

用1/sqrt(n)校准方差上述建议的一个问题是，随机初始化神经元的输出的分布有一个随输入量增加而变化的方差。...也就是说推荐的启发式方法(heuristic)是将每个神经元的权重向量按下面的方法进行初始化:\(w=np.random.randn(n)/sqrt(n)\)，其中\(n\)表示输入的数量。...在最后一步我们假设所有的\(w_i,x_i\)都是同分布的(即\(w_1,w_2...\)是同分布，\(x_1,x_2,...\)是同分布，但是\(w\)和\(x\)不是同分布)。...并且因为\(Var(aX)=a^2Var(X)\)（\(a\)是一个标量,\(X\)是一个随机变量），这就意味着我们可以从单位高斯分布中取样，然后通过\(a=\sqrt{\frac{1}{n}}\)进行缩放来使得权重的方差为...实际操作通常的建议是使用ReLU单元以及 He等人推荐的公式\(w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)\) 批量标准化 loffe和Ioffe最近开发的一项技术，称为

1.9K7 0

梯度消失和梯度爆炸

如何解决梯度消失和梯度爆炸基本的思想即尽量使每个w取接近1的值，即不过分大于1，也不过分小于1....初始化w时：采用ReLU即作为激活函数： w[l]w^{[l]}w[l] = np.random.randn(shape) * np.sqrt(2n[l−1])(\frac{2}{n^{[l-1]...}})(n[l−1]2) 采用tanh作为激活函数： w[l]w^{[l]}w[l] = np.random.randn(shape) * np.sqrt(1n[l−1])(\frac{1}{n^{...或者有些论文也会采用： w[l]w^{[l]}w[l] = np.random.randn(shape) * np.sqrt(2n[l−1]+n[l])(\frac{2}{n^{[l-1]} + n^...{[l]}})(n[l−1]+n[l]2)

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全新二层神经结构建立，用Python就够了

以下为该函数代码： def sigmoid(x): return (1 / (1 + np.exp(-x))) 设定参数什么是参数和超参数？参数指权值和偏差。...W1 = np.random.randn(hidden_size, input_size)*np.sqrt(2/input_size) b1 = np.zeros((hidden_size, 1))...Params是参数（权值和偏差）。更新参数得到参数后，代入以下公式：公式中alpha (α)是超参数的学习率。在学习开始前需要设置数值。在学习率右侧的数值为导数。...': W2, 'b1': b1, 'b2': b2} 循环是关键需要多次迭代才能找到回归最低成本的参数。...W1 = np.random.randn(hidden_size, input_size)*np.sqrt(2/input_size) b1 = np.zeros((hidden_size, 1))

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朝花夕拾之Matlab矩阵表示

1．实数值矩阵输入 MATLAB的强大功能之一体现在能直接处理向量或矩阵。当然首要任务是输入待处理的向量或矩阵。...所有元素处于一方括号（[ ]）内；当矩阵是多维（三维以上），且方括号内的元素是维数较低的矩阵时，会有多重的方括号。...1．用命令sym定义矩阵：这时的函数sym实际是在定义一个符号表达式，这时的符号矩阵中的元素可以是任何的符号或者是表达式，而且长度没有限制，只是将方括号置于用于创建符号表达式的单引号中。...*2^（-51），5174709270083729*2^（-103）] 注意：矩阵是用分数形式还是浮点形式表示的，将矩阵转化成符号矩阵后，都将以最接近原值的有理数形式表示或者是函数形式表示。...产生均值为0.6，方差为0.1的4阶矩阵 >> mu=0.6; sigma=0.1; >> x=mu+sqrt(sigma)*randn(4) x = 0.8311 0.7799 0.1335

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2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2... 在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序

列举出linux文件和目录常用的命令_cat -n file1file2 命令的意思是

地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)

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2022-08-24：给定一个长度为3N的数组，其中最多含有0、1、2三种值，你可以把任何一个连续区间上的数组，全变成0、1、2中的一种，目的是让0、1、2

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