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lm算法讲解_m算法

请问 MATLAB中 LM算法(Levenberg-Marquard-algorithm)的函数是什么?。...去看吧 好像没有二维的.你最好看看这个函数,根据LM算法的意义修改一下 计算方法:用来产生一些数据片段(例如消息或会话项)的哈希值的算法。...使用好的哈希算法,在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位;因此,哈希对. 1GB=1024MB=1024*1024KB 看外文建筑类资料出现过kg/lm,好像是表示一定长度的单位重量,但不知道...表示一米长度是多少千克,计算时用这个乘以长度就行了就像密度乘以体积等于质量一样的概念 网上关于LM算法的训练的公式如(图1)所示我用BP神经网络,输入层为4神。...求好心人解答 急,名义货币供应量M=1000:Y=6200—. lm曲线 让l=m 即200=0.2y-10r 导出y和r的关系is曲线 y=c+i+g=60+0.8y d+150+100y d=y-t

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    波斯公主驸马:关于算法和重大决策

    有一次,教授给出了《波斯公主驸马》题「1」,如下: 波斯公主到了适婚年龄,要驸马。候选男子100名,都是公主没有见过的。百人以随机顺序,从公主面前逐一经过。...每当一位男子在公主面前经过时,公主要么他为驸马,要么不。如果他,其余那些还没有登场的男子就都遣散回家,驸马的活动也 over 了。...如果不,当下这名男子就离开,也就是 pass 掉此人,下一人登场。被 pass 掉的,公主不可以反悔再从。 规则是,公主必须在这百人中选出一人做驸马。...所以,题目所问的,不是必胜的法(因为不存在),而是概率最高的法。...计算机模拟 10000 次后得到的结果 这个问题由数学家 Merrill M. Flood 在 1949 首次提出,这个问题被他取名为“未婚妻问题”。

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    波斯公主驸马: 关于算法和重大决策

    有一次,教授给出了《波斯公主驸马》题「1」,如下: 波斯公主到了适婚年龄,要驸马。候选男子100名,都是公主没有见过的。百人以随机顺序,从公主面前逐一经过。...每当一位男子在公主面前经过时,公主要么他为驸马,要么不。如果他,其余那些还没有登场的男子就都遣散回家,驸马的活动也 over 了。...如果不,当下这名男子就离开,也就是 pass 掉此人,下一人登场。被pass 掉的,公主不可以反悔再从。...所以,题目所问的,不是必胜的法(因为不存在),而是概率最高的法。...计算机模拟 10000 次后得到的结果 这个问题由数学家 Merrill M. Flood 在 1949 首次提出,这个问题被他取名为“未婚妻问题”。

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    波斯公主驸马: 关于算法和重大决策

    有一次,教授给出了《波斯公主驸马》题「1」,如下: 波斯公主到了适婚年龄,要驸马。候选男子100名,都是公主没有见过的。百人以随机顺序,从公主面前逐一经过。...每当一位男子在公主面前经过时,公主要么他为驸马,要么不。如果他,其余那些还没有登场的男子就都遣散回家,驸马的活动也 over 了。...如果不,当下这名男子就离开,也就是 pass 掉此人,下一人登场。被pass 掉的,公主不可以反悔再从。...所以,题目所问的,不是必胜的法(因为不存在),而是概率最高的法。...计算机模拟 10000 次后得到的结果 这个问题由数学家 Merrill M. Flood 在 1949 首次提出,这个问题被他取名为“未婚妻问题”。

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    算法工程师当前哪个方向好?

    机器学习AI算法工程 公众号:datayx 1,计算机视觉;2,自然语言处理;3,风控;4,推荐系统? 当前2020年 ,算法工程师哪个方向好?...它很有价值,在语音、OCR、人机交互、推荐系统等方面都有对№LP的大量应用,但是,它却很难直接的创造大规模的价值,更多的是作为一种附属能力,结合其他算法为一个系统提供能力支撑。...毕竟涉及资金,银行也不会那么沖动的选择那些不可解释的模型和算法。 目前在互联网行业常用的算法有: ? 但是,推荐,搜索,广告投放是互联网公司最普及也是最能产生现金流的三个方向。...我认为优秀的产品设计+强大的推荐算法成就了目前的字节跳动,今日头条的个性化新闻推荐,抖音的个性化视频推荐。...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了?

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    免疫浸润算法那么多,要怎么呢?

    对于基于转录组数据来评价样本当中的免疫细胞浸润情况的算法已经开发出了很多种了。之前我们在介绍TIMER2.0以及这两个免疫浸润数据库的时候,也提到了很多中算法。...例如GEPIA2021就是基于CIBERSORT, EPIC, quanTIseq这三种算法来进行评价了。 那么对于免疫浸润算法这么多,哪个算法更好一些的呢?...所以今天我们就来简单的介绍一个评价了多个免疫浸润算法的综述。...首先作者总结了这七种算法的基本类型以及基本的原理。 免疫算法原理 方法可以区分为基于标记基因的方法 (M) 和基于反卷积的方法 (D)。...Immunodeconv 另外, 为了方便使用以上的这些算法。作者也开放了一个R包:Immunodeconv。使用这个包就可以直接计算多个算法免疫浸润的结果了。有兴趣的同学可以了解一下。

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    计算机网络自学笔记:算法

    算法的目标很简单:给定一组路由器以及连接路由器的链路,算法要找到一条从源路由器到目的路由器的最好路径,通常一条好路径是指具有最低费用的路径。...从广义上来说,我们对算法分类的一种方法就是根据该算法是全局性还是分布式来区分的。 .全局算法:用完整的、全局性的网络信息来计算从源到目的之间的最低费用路径。...DV 算法是分布式算法,因为每个节点维护到网络中的所有其他节点的费用(距离)估计的矢量。 算法的第二种广义分类方法是根据算法是静态的还是动态的来分类。...三 LS 与 DV 算法的比较 DV 和 LS 算法采用不同的方法来解决计算路问题。...在相同的 AS 内的路由器都全部运行同样的算法。 在一个自治系统内运行的算法叫做自治系统内部路协议。

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    通过算法为宝宝保姆,数据辅助决策靠谱吗?

    ——还是能够告诉你预约排名最高的保姆的算法? 我对陌生人的第一次信任危机发生在1983年,那个时候我还没满5岁。我还记得那天的夕阳好像很不错,一个陌生的人来到了我们家。...但仅仅凭一个算法就真的可以确定谁值得进行交易,谁又不能被信任吗?真的比人更好吗?...其算法的设计也考虑了80年代研究人员广泛接受的用于评估个性的“五大”特征——开放性,认真性,外向性,容纳性和神经质性。...▽ 那么我们应该接受这些新的信任算法吗? Baveja和Shapiro承认了尝试采取道德决策并将其转化为代码的责任。那我们应该为这种方式暴露多少我们的个人信息?...并且我们能在多大程度上接受让算法来判断谁是值得信赖的人的做法呢? 在我的Trooly测试中,我发现自己其实很担心公司会注意到我以前那些微不足道的“违法记录”。他们会不会很在意?

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    算法创作|“猴子王游戏”问题解决方法

    问题描述 一群猴子围成一圈,按1,2,3,…,m依次编号。 然后从第1只开始数,数到第n只,把它剔出去,再重新开始数, 如此不停的进行下去,最后剩下的那只就是大王。...解决方案 题目分析:本题的核心思路是一个约瑟夫环算法,在一开始利用while循环将猴子一只一只取出来用i标号,再将i判断是不是为要剔除的数字,不剔除就加入一个新的列表等待下一次循环,并且将i继续加1,...一直循环到只有最后一只猴子为止. def king(m, n): lt = list(range(1, m+1)) i = 0 while len(lt) > 1: monkey...i += 1 if i == n: i = 0 else: lt.append(monkey) return lt[0]m...= int(input('请输入猴子的总数:'))n = int(input('请输入n的值:'))print(king(m, n)) 结语 本周我们完成了一道java算法的题,用自己的想法解决了一下

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    2023-07-09:给定N、M两个参数, 一共有N个格子,每个格子可以涂上一种颜色,颜色在M种里, 当涂满N个格子,并且M

    2023-07-09:给定N、M两个参数, 一共有N个格子,每个格子可以涂上一种颜色,颜色在M种里, 当涂满N个格子,并且M种颜色都使用了,叫一种有效方法。 求一共有多少种有效方法。...1 <= N, M <= 5000。 返回结果比较大,请把结果 % 1000000007 之后返回。 答案2023-07-09: 这两种算法用于计算涂色的有效方法总数。...算法 ways2: 1.初始化动态规划数组 dp,大小为 MAXN × MAXN。 2.对于 dp 数组的第一行,设置每个位置的值为颜色种类 m。...性能测试:以 N=5000、M=4877 为例,计算两种算法的运行时间并打印结果。 算法 ways1 的时间复杂度为O(m^n),空间复杂度为O(n)。...算法 ways2 的时间复杂度为O(nm),空间复杂度为O(nm)。

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    C++经典算法题-m 元素集合的n 个元素子集

    30.Algorithm Gossip: m 元素集合的n 个元素子集 说明 假设有个集合拥有m个元素,任意的从集合中取出n个元素,则这n个元素所形成的可能子集有那些?...5}、{1 3 4}、{1 3 5}、{1 4 5}、{2 3 4}、{2 3 5}、{2 4 5}、 {3 4 5} 这些子集已经使用字典顺序排列,如此才可以观察出一些规则: 如果最右一个元素小于m,...在实际撰写程式时,可以使用一个变数positon来记录加1的位置,position的初值设定为n-1, 因为我们要使用阵列,而最右边的索引值为最大 的n-1,在position位置的值若小于m就不断加1...,如果大于m了,position就减1,也就是往左移一个位置;由于位置左移后,右边的元素会 经过调整,所以我们必须检查最右边的元素是否小于m,如果是,则position调整回n-1,如果不是,则positon...n, position; int i; printf("输入集合个数 m:"); scanf("%d", &m); printf("输入取出元素 n:"); scanf

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    高性能diff&patch算法 -- 如何将微信Apk的官方增量包20.4M缩小到7.0M

    高性能diff&patch算法 -- 如何将微信Apk的官方增量包20.4M缩小到7.0M 作者: HouSisong@GMail.com 2018.03.16 ---- 什么是diff...&patch算法 原理抽象概述: … … ---- 3种有效的diff算法 增量压缩流 同步流 覆盖线流 其他:按行、按文件等… ---- 增量压缩diff算法 最容易实现的可以自己diy出来的一种有效算法...优缺点: 容易实现,算法选择的好时效果很赞;适应范围较窄(数据较大时补丁可能突然异常变大),因为要压缩速度可能慢等 ---- 覆盖线diff算法 BsDiff HDiffPatch 实现原理:...二维矩阵概念 覆盖线概念 后缀数组(QuickSort\libdivsufsort) 优缺点: 补丁小、diff内存占用大、运行慢、patch快 patch内存占用O(m+n)复杂度的误解: 这只是...(另外: ipa) Jar包签名(Apk v1 Sign) BsDiff 、HDiffPatch 为什么微信Apk663版到665版的升级包是20.4M 遇到的适应问题:压缩算法破坏了“现场” 直观的解决思路

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    【AIDL专栏】方以类聚,物以群分,吉凶生矣 | 于剑:聚类理论与算法

    图1 不同“相似”标准下的聚类结果 2、聚类分析的基本步骤 聚类分析的步骤分为四个方面:数据表示,聚类判据,聚类算法和聚类评估。 数据表示是设计聚类算法的第一步。同一个聚类算法不可能用不同的数据表示。...第二是聚类判据,算法通过判据确定搜索方向。第三是聚类算法,即得到搜索方向后设计算法。聚类评估是聚类和分类不一样的地方,分类有明确的外界标准,而聚类相对更为主观。...对于聚类算法,性能相同的前提下,如果很多类表示都可行,选择简单的。 四 、聚类算法简述 聚类算法有多种分类方式:在线、离线;硬聚类、软聚类;分布式聚类、集中式聚类等。...描峰聚类法流行的重要原因之一是它是划分聚类算法中第一个可视化聚类算法。 ? 图6 描峰聚类算法 如上右图,从其可视化图中可以得到10号和1号小圆是密度最高的点,是合适的聚类中心。...4、小结 本节主要论述了几种典型的聚类算法。对于聚类算法,类表示创新是最重要的创新,本文中只有涉及类表示研究的部分算法,其他算法读者可以阅读论文自行学习。

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    算法、多版本兼容性及滚动升级 | 深入浅出MGR

    算法 2. 多版本兼容性 3. MGR 5.7滚动升级至8.0 4....小结 参考资料、文档 免责声明 本文介绍MGR的算法,以及当MGR集群中有多个不同版本混搭时,如何才能正常运行,有什么注意事项。 1....算法 MGR运行在单主模式时,当发生主节点切换,就需要进行主工作。多主模式下,所有节点都是主节点,就不需要主了。 MGR的主工作是自动的,每个节点都会参与。...不同的MySQL版本算法略有不同,各节点选主时会根据当前的MySQL版本算法而决定,因此当MGR集群中有多个版本并存时,则此时MGR会做出调整,以便各个不同版本的节点都能就主达成算法一致。...通常而言,算法的各个因素优先级顺序如下: 根据MySQL版本号排序,低版本的优先级更高(因为要向下兼容)。

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    Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现

    p=25376 Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?...tart = np.append plt.hist plt.text 现在让我们写出算法。...这是算法如何工作的粗略概念 选择分布上的一个随机位置 提议分布上的一个新位置 如果提议的位置比当前的位置有更高的相对概率,就跳到这个位置(即把当前位置设置为新位置) 如果不是,也许还是跳。...仍然跳的概率与新位置的概率低多少成正比 返回算法所到过的所有位置 def gees: daa = d.astype np.bincount # 产生一个范围为(i,i+1)的计数数组...---- 本文摘选《Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现》

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