Henon吸引子是混沌与分形的著名例子. 相关软件:混沌数学及其软件模拟相关代码: // http://wenku.baidu.com/view/d51372a60029bd64783e2cc0.html?re=view class HenonAttractor : public DifferentialEquation { public: HenonAttractor() { m_StartX = 0.01f; m_StartY = 0.01f; m_StartZ = 0.0f; //m_Pa

相关软件参见:混沌数学之离散点集图形DEMO 相关代码: // http://wenku.baidu.com/link?url=yg_gE7LUXCg2mXRp-ZZdfRXXIkcNj8YOhvN7dKLJxzWIu6M0g33-W3y3culjalCYfNc5VQefVJEiEwi_woXP69H8W4x-bF22nIRnD2lsn53 // 二维离散电路混沌系统 class CircuitChaotic : public DiscreteEquation { public: Circuit

混沌系统以及机器学习模型 概述: 必要条件下: negative values of the sub-Lyapunov exponents. 通过rc方法, 可以在参数不匹配的情况下,实现输入信号,混沌系统中实现同步: 第一段: 混沌系统的同步是一个非线性问题: 分析了混沌系统同步的历史, 和分类(完全同步,相位同步,滞后同步,广义同步汉化) 第二段: 和往常的混沌系统方程已知不同,我们采用机器学习方法应用于未知方程的混沌模型: 通过RC,一个输入信号可以应用于混沌模型: 层叠式的同步也可以应用

艺术真得很难吗?也许如同编程一样容易.我写了一套软件,其功能是通过输入数学方程式,生成艺术图像.一提到数学有人可能会发怵,这里请不要担心,生成混沌的数学公式大都很是简单,基本上只用加.减.乘.除.余.正弦.余弦这七种运算.说到数学,在我心里也留有一大片阴影,别问我阴影面积有多大,因为我算不出来.依然记得当年的数学考试,每次其最后一道BOSS题,我是从来没有做出来过.再说高等数学的微积分,十年前我学得还算可以,但应付完考试就被废了.而现在文档论文上的公式大多都要整几个微积分来提高逼格,我一看到就怵

蔡氏电路(英语:Chua's circuit),一种简单的非线性电子电路设计,它可以表现出标准的混沌理论行为.在1983年,由蔡少棠教授发表,当时他正在日本早稻田大学担任访问学者[1].这个电路的制作容易程度使 它成为了一个无处不在的现实世界的混沌系统的例子,导致一些人声明它是一个“混沌系统的典范”. 通过电磁学定律的应用,蔡氏电路可以被准确的建立数学模型:这是变量x(t), y(t),和z(t)的一个三个非线性常微分方程的系统,分别是在电容C1和C2上的电压,和在电感L1上的电流强度.这些蔡氏

最近看了很多与混沌相关的知识,并写了若干小软件.混沌现象是个有意思的东西,同时混沌也能够生成许多有意思的图形.混沌学的现代研究使人们渐渐明白,十分简单的数学方程完全可以模拟系统如瀑布一样剧烈的行为.输入端微小的差别能够迅速放大到输出端,变成压倒一切的差别,这种现象被称为“对初始条件的敏感性”. 混沌现象其基本含义可以概括为:聚散有法,周行而不殆,回复而不闭.意思是说混沌轨道的运动完全受规律支配,但相空间中轨道运动不会中止,在有限空间中永远运动着,不相交也不闭合.浑沌运动表观上是无序的,产生了类随

Web: https://docs.unrealengine.com/latest/INT/Engine/AI/BehaviorTrees/index.html Test project: D:\EngineStudy\Unreal\4.14\TestProject\HowTo_BehaviorTree Behavior tree主要就是用来实现AI的一套系统,比如角落爬动的蟑螂,攻击主角的NPC等AI; creating a NavMesh, creating an AI Controller

人们非常关心下载速度,对于使用非包月宽带以及使用付费CDN的用户而言,这是典型的拿钱买时间的行为,我支付的费用越高,希望的下载速度越快,所使用的累积带宽越大.关于各种测速方法也是汗牛充栋了,本文介绍一下TCP传输的测速. TCP速率概述 首先,TCP速率受到多方面时延的影响,其中包括: 1.本机以及对端机器的处理时延 这 部分指的是发送端和接收端主机由于操作系统调度,中断,网卡数据包调度等处理引入的时延,基本属于操作系统的范畴,如果一个TCP数据包可以发送(窗口足 够容纳),但是由于此时CPU被

江苏省会议中心 南京·钟山宾馆(2012年4月21-22日) 以"突破与提升"为主题的"2012高校GIS论坛"将于4月在南京举行,由南京大学和工程中心共同承办.高校GIS论坛每两年举办一次,已在北京九华山庄成功举办三届,现已发展成为国内高校GIS教育界最有权威,最具影响力的高端论坛. 赛迪网直播小组正在现场进行图文.微博直播——2012高校GIS论坛! 主持人:尊敬的李院长.曹省长.陈校长,“突破与提升2012高校GIS论坛”现在开幕!首先请允许我介绍出席今天开幕

Composites Select 选择 从左往右执行其子节点,直到一个达成,则 Select 达成并返回上层,否则失败并返回上层 Sequence 队列 从左往右执行其子节点,直到一个失败,则 Sequence 失败并返回上层,否则达成并返回上层 Simple Parallel 模拟并行 包含一个main task和一个sub tree, main task支持一个 Task 节点,用于执行一个主线行为,sub tree 支持一个行为树,伴随 main task 执行,返回结果是main ta

这是 UE4中行为树编辑器 中可用的默认节点.取决于开发项目的不同(如射击游戏),可能会有更多节点.这里介绍五种行为树节点类型:   节点类型 描述 Composite(流程控制节点) 这种节点定义一个分支的根以及该分支如何被执行的基本规则,含Selector.Sequence和Simple Parallel等. Task(执行节点) 这种节点是行为树的叶子,实际“执行”操作,不含输出连接. Decorator(装饰器节点) 即为条件语句.这种节点附着于其他节点,决定着树中的一个分支,甚至单个节

======================为什么要使用Docker?======================= 容器真是个好东西, (1)容器能提供隔离性; (2)容器能打包环境, 简化部署难度; (3)容器具有很好的迁移性, 开发在不同环境中部署. (4) 容器是轻量级. 详细讲解如下:1. docker能为应用系统提供一个很好的沙箱 比如要部署两套Python Web系统, 一套是基于Python 2.7的, 一套是Python 3, 使用Docker可以很好地隔离两套Python运行

转自: http://www.infoq.com/cn/articles/cucumber-robotframework-comparison   一.摘要 自动化测试可以快速自动完成大量测试用例,节约巨大的人工测试成本:同时它需要拥有专业开发技能的人才能完成开发,且需要大量时间进行维护(在需求经常变化的情况下),所以大部分具有很好开发技能的人员不是很愿意编写自动化用例.但由于软件规模的高速增长,人力资源的逐步稀缺,自动化测试已是势在必行. 对于自动化测试首先需要保证其功能是对客户有价值的和正确

自动化测试框架Cucumber和RobotFramework的实战对比 一.摘要 自动化测试可以快速自动完成大量测试用例,节约巨大的人工测试成本:同时它需要拥有专业开发技能的人才能完成开发,且需要大量时间进行维护(在需求经常变化的情况下),所以大部分具有很好开发技能的人员不是很愿意编写自动化用例.但由于软件规模的高速增长,人力资源的逐步稀缺,自动化测试已是势在必行. 对于自动化测试首先需要保证其功能是对客户有价值的和正确可用的.而这一切的基础就是用例要能测试客户的需求,期望,最好能让客户参与到测

本文作者:七牛云人工智能实验室-林亦宁原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26168331 什么是智能 回到几万年前的东非大草原,谁能意识到,那个到处被欺负的,被表哥从树上赶下来只能很奇怪慢吞吞用两条腿走路的灵长类动物,短短几万年时间,怎么就建立起了这个星球上的绝对话语权? 一开始的我们比各表亲近邻没什么优越感.可能只是来源于某一次基因突变,可能只是某位老祖宗爬着爬着直立起来打个呵欠发现站着很舒服,然后决定站着走路.总之是一个微小的扰动,从此地球踏上了一条不归路.

一.序言 dropout和L1.L2一样是一种解决过拟合的方法,梯度检验则是一种检验“反向传播”计算是否准确的方法,这里合并简单讲述,并在文末提供完整示例代码,代码中还包含了之前L2的示例,全都是在“深层神经网络解析”这篇基础之上修改的. 二.dropout 简单来说dropout就是在每次训练时“随机”失效网络中部分神经元,大概就是下图这么个意思. 让神经元随机消失办法很简单,我们将每一层的输出Y中部分位,置为0即可.回顾一下神经元的输出值Y: A = np.dot(w, IN) + b Y

\(\text{update 2019.8.18}\) 由于本人将大部分精力花在了cnblogs上,而不是洛谷博客,评论区提出的一些问题直到今天才解决. 下面给出的Pollard Rho函数已给出散点图.关于\(Millar Robin\)算法的时间复杂度在我的博客应该有所备注.由于本人不擅长时间复杂度分析,如果对于时间复杂度有任何疑问,欢迎在下方指出. 1.1 问题的引入 给定一正整数\(N \in \mathbb{N}^*\),试快速找到它的一个因数. 很久很久以前,我们曾学过试除法来解决这

编者按:近几年来,医疗和人工智能碰撞出了相当多的火花,大量资金短期投入到医疗领域当中.然而在微软亚洲研究院副院长张益肇博士看来,人工智能医疗是一场持久战,大家一定要沉下心多调研.多思考.多学习. 人工智能大潮之下,微软在医疗领域又有哪些布局?近日,张益肇博士接受雷锋网AI掘金志的专访,解读了"AI 医疗"可能带来的巨大变革.本文授权转载自公众号"AI掘金志". ​ ​ "作为一个研究人工智能二十多年,同时在医学影像处理方向耕耘八年的过来人.我认为现阶段医疗

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

C# Alloc Free编程 首先Alloc Free这个词是我自创的, 来源于Lock Free. Lock Free是说通过原子操作来避免锁的使用, 从而来提高并行程序的性能; 与Lock Free类似, Alloc Free是说通过减少内存分配, 从而提高托管内存语言的性能. 基础理论 对于一个游戏服务器来讲, 玩家数量是一定的, 那么这些玩家的输入也就是一定的; 对于每一个输入, 处理逻辑的时候, 必然会产生一些临时对象, 那么就需要Alloc(New)对象; 然后每次Alloc的时候

图像加密的重要性可想而知,每个人都会有自己的小秘密,通过图像加密的方法可以保护自己的照片等的安全. 一般情况下,图像加密可以分为以下几个步骤: 1.选择图像加密算法 2.根据算法获取秘钥 3.根据保存的秘钥解密 图像加密的处理方式多为对图像中的像素点进行处理,有的处理方式不改变灰度直方图的信息(易破解),然后更高级的处理方式使得原来的灰度直方图信息也发生改变(比如变得均衡化了). 下面介绍自己亲自测试的2种图像加密算法: 1.行列像素点置乱方法,该方法将原图中的像素信息进行了重新排布——置乱.通