一.numpy快速入门 1.什么是numpy: numpy是python的一个矩阵类型,提供了大量矩阵处理的函数,非正式来说,就是一个使运算更容易,执行更迅速的库,因为它的内部运算是通过c语言而不是python实现的 2.numpy包含两种基本数据: 数组:就是有序的元素序列,把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式 矩阵:在数学中,矩阵就是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 数组与矩阵的区别: 两者都可以用于处理行列表示的数字元素,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得

\(X, Y\)为两个随机变量, \(p_X(x), p_Y(y)\)分别为\(X, Y\)的概率密度/质量函数, \(p(x, y)\)为它们的联合概率密度. \(E(X + Y) = E(X) + E(Y)\)在任何条件下成立 \[ E(X + Y) = \int_{-\infty}^{{+\infty}} \int_{-\infty}^{{+\infty}} (x + y) p(x, y) dx dy \\ = \int_{-\infty}^{{+\infty}} \int_{-\inft

http://poj.grids.cn/practice/2744 描述现在有一些由英文字符组成的大小写敏感的字符串,你的任务是找到一个最长的字符串x,使得对于已经给出的字符串中的任意一个y,x或者是y的子串,或者x中的字符反序之后得到的新字符串是y的子串.输入输入的第一行是一个整数t (1 <= t <= 10),t表示测试数据的数目.对于每一组测试数据,第一行是一个整数n (1 <= n <= 100),表示已经给出n个字符串.接下来n行,每行给出一个长度在1和100之间的字符

问题1:实现pow(int x, int y) ,即x的y次方 x的y次方就是有y个x连续乘机,代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int my_pow(int x,int y){ ) ; ; for(;i<y;i++){ ret=ret*x; printf(,ret); } return ret; } int main(){ ,); printf("====%d\n",tmp); ; } 结果 [ro

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/90/F来源:牛客网 题目描述 给定n,求1/x + 1/y = 1/n (x<=y)的解数.(x.y.n均为正整数) 输入描述: 在第一行输入一个正整数T.接下来有T行,每行输入一个正整数n,请求出符合该方程要求的解数.(1<=n<=1e9) 输出描述 输出符合该方程要求的解数. 这题是我在牛客比赛时候遇到的一题,表示根本不会啊!靠大佬点拨才能把问题转化为分解素因子.第一步先要因式分解 y=(x*n)/(x

P ( x | y ):在Y发生的条件下,X发生的概率.P ( x , y )P(x,y)说明该事件与两个因素有关,比如设是因素A,B.P(x,y)=P{因素A处于x状态,因素B处于y状态}确切地说P(x,y)是联合分布概率.设X和Y是两个随机变量,其联合分布就是同时对于X和Y的概率分布.P(x,y)=P(X=x and Y=y)也就是说,这个概率P同时受到x,y的约束

/** 题目:GCD 链接:https://vjudge.net/contest/178455#problem/E 题意:给定整数N,求1<=x,y<=N且Gcd(x,y)为素数的 数对(x,y)有多少对. 1<=N<=10^7 思路: 定义: f(n)表示gcd(x,y)==n的对数. F(n)表示n|gcd(x,y)的对数. 枚举n以内的素数p: f(p) = sigma(mu[d/p]*F(d)) (p|d) F(d) = (n/d)*(n/d); N/10*sqrt(N)复

均值为1的独立指数随机Y1,Y2,组合成的Y=Y1-(Y2-1)^2/2  在Y>0的条件下也是指数随机变量 另一个条件分布 13题有错误,应该是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1} / P{0<x^2+y^2<1} 这样的形式,但是P{x<X<x+dx,y<Y<y+dy,  0<x^2+y^2<1}=(1/4)dxdy该怎么解释呢....NND

编年史 1951 – Regional Assembly Language 1952 – Autocode 1954 – IPL (LISP语言的祖先) 1955 – FLOW-MATIC (COBOL语言的祖先) 1957 – FORTRAN (第一个编译型语言) 1957 – COMTRAN (COBOL语言的祖先) 1958 – LISP 1958 – ALGOL 58 1959 – FACT (COBOL语言的祖先) 1959 – COBOL 1959 – RPG 1962 – APL 

atan2(y,x): 函数atan2(y, x)是4象限反正切,求的是y/x的反正切,其返回值为[-π,+π]之间的一个数.它的取值不仅取决于正切值y/x,还取决于点 (x, y) 落入哪个象限: 当点(x, y) 落入第一象限时,atan2(y, x)的范围是 0 ~ π/2; 当点(x, y) 落入第二象限时,atan2(y, x)的范围是 π/2 ~ π; 当点(x, y) 落入第三象限时,atan2(y, x)的范围是 -π--π/2; 当点(x, y) 落入第四象限时,atan2(y

event.pageX get mouse position Description: The mouse position relative to the left edge of the document. Example <script> $(document).on( "mousemove", function( event ) { console.log( "pageX: " + event.pageX + ", pageY: &qu

(x&y) + ((x^y)>>1)相当于(x+y)/2 (x&y)+((x^y)>>1),把x和y里对应的每一位(指二进制位)都分成三类,每一类分别计算平均值,最后汇总. 其中,一类是x,y对应位都是1,用x&y计算其平均值: 一类是x,y中对应位有且只有一位是1,用(x^y)>>1计算其平均值: 还有一另是x,y中对应位均为0,无须计算. 下面我再分别说明一下前两种情况是怎样计算的:x,y对应位均为1,相加后再除以2还是原来的数,如两个000

yAxis : { title : { text : '数据' }, plotLines : [ { value : 0, width : 1, color : '#808080' } ], min: 30, //最小 tickInterval: 10, //步长 max:150,//最大 // 不同Y轴范围设置不同颜色 begin plotBands: [{ from: 30, to: 60, color: 'rgba(168, 255, 213, 0.3)', label: { text:

问题原因: You are probably working outside of the image dimensions. Does any of the values you pass to the cvSetImageROI function lay outside the image boudaries? 图像的ROI区域超过了图像的尺寸,即roi.x + roi.width > m.cols && roi.y + roi.height > m.rows 解决办法:

sigmoid函数图像 x=-10:0.1:10;  y=sigmf(x,[1 0]);  plot(x,y) 画出的图像如下所示: 怎么将Y轴放在中间呢,而不是在左边? 即如何得到这种效果呢? 方法:新建一个函数:xyplot.m %作用:将Y坐标轴放在中间 function xyplot(x,y) % PLOT plot(x,y); else display(' Not 2D Data set !') end end hold on; % GET TICKS X=get(gca,'Xtick

场景 Winform中实现ZedGraph的多条Y轴(附源码下载): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/100132245 在上面实现多条Y轴后,新增的Y轴没有刻度,如下: 注: 博客主页: https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 ZedGraph的YAxis有个属性AxisType,表示坐标轴的类型

clientX:光标相对于当前窗口的水平位置: clientY :光标相对于当前窗口的垂直位置: screenX :光标相对于该屏幕的水平位置: screenY:光标相对于该屏幕的垂直位置: pageX :光标相对于当前文档的水平位置: pageY :光标相对于当前文档的垂直位置:

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

转载:有点无耻哈,全部复制别人的.写的不错 作者:scucj 文章链接:MP算法和OMP算法及其思想 主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法虽然在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的很透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse re

关于MP.OMP的相关算法与收敛证明,可以参考:http://www.cnblogs.com/AndyJee/p/5047174.html,这里仅简单陈述算法流程及二者的不同之处. 主要内容: MP的算法流程及其MATLAB实现 OMP的算法流程以及MATLAB实现 MP与OMP的区别 施密特正交化与OMP的关系 一.MP(匹配追踪)的算法流程: 二.MP的MATLAB实现: % MP:匹配追踪算法 % dictionary: 超完备字典 % x: 待表示信号 % M = ; N = ; % P

图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个\[\sqrt{n} \times \sqrt{n}\]的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分解\(y\)后,得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户,可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本\(y = \mathbb{R}^n\)时,通过原子集合即字典\(\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)\)中少量元