公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma

在某些几何软件的开发中,会要求写出一个向量方程的微分公式.对我而言,手工推导繁琐.易出错.且需要反复校验. 早就听说Mathematica, Maple这样的软件可以自动进行符号公式的推导,一直没有时间研究.最近终于应用了一把,发现还是挺简单的.现以求一个“点到直线距离”的方程微分为例,展示一下怎么样用Maple推导向量方程的微分. 首先看一下我们的问题:求一个“点到直线距离”方程关于点的x坐标的微分. 空间一直线由一点S和一个单位向量V表示,空间一点由P表示.所以点到直线的距离可用如下图中的向

with(DEtools); Parameter(M); de := diff(q(p), p)+(M^*p^-q(p)^)/(*p*q(p)) = ; dsolve({de, q(px) = }, q(p)); DEplot(de, q(p), p = - .. , q = - .. , color = black, thickness = *`,arrows` and *`,arrows` = large)

在"图像分割之(一)概述"中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法.下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的分割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程,一般可通过求解函数对应的欧拉

图像切割之(五)活动轮廓模型之Snake模型简单介绍 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连

切割图像(五)主动轮廓模型Snake简要模型 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在"图像切割之(一)概述"中咱们简单了解了眼下主流的图像切割方法.以下咱们主要学习下基于能量泛函的切割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的切割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来

如今来推导一下得到变分參数更新式的过程.这一部分是在论文的附录中,为避免陷入过多细节而影响总体理解.能够在刚開始学习LDA的时候先不关注求解细节.首先要把L写成关于γ,ϕ\gamma,\phi函数.依据之前我们对L的定义: L(γ,ϕ;α,β)=Eq[logp(θ,z,w|α,β)]−Eq[logq(θ,z)] L(\gamma,\phi;\alpha,\beta)=E_q[logp(\theta,\mathbf z,\mathbf w|\alpha,\beta)]-E_q[logq(\thet

一.三目(元)运算符 定义:就是 if...else...语法糖前提:简化if...else...结构,且两个分支有且只有一条语句注:三元运算符的结果不一定要与条件直接性关系​ cmd = input('cmd: ') print('可以转化为数字') if cmd.isdigit() else print('不可以转化为数字') ​ ​ a = 20 b = 30 res = a if a > b else b # 求大值 print(res) ​ ​ res = 'b为小值' if a >

lda,latent diriclet allocation,是一个最基本的bayesian模型.本文要研究lda基于变分的推导方法.意义是重大的. 一.符号的定义 : the number of topics : the number of documents : the number of terms in vocabulary : index topic : index document : index word : denote a word in LDA:: model paramet

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

Oracle的推导参数(Derived Parameters)其实是初始化参数的一种.推导参数值通常来自于其它参数的运算,依赖其它参数计算得出.官方文档关于推导参数(Derived Parameters)的概念如下: Derived Parameters Some initialization parameters are derived, meaning that their values are calculated from the values of other parameters.

对任意数学和技术学科的研究员.教师和学生而言,Maple是一个必备的工具.通过Maple,教师将复杂数学问题注入生命,学生的精力集中在概念理解上而不是如何使用工具上,研究员可以开发更复杂的算法或模型.Maple软件系统在教学应用中越来越受到人们的接受和认可. Maple 作为教育工具,已被学校老师应用在各种理工科课程中.与其他工具相比,Maple具有以下显著的特征: Maple无缝集成数值和符号计算,可以执行任意精确度的数值计算,即任意位数的小数和任意大的整数运算.包含各个数学分支的函数包,进行

一.写在前面 这题似乎是一道原创题目(不是博主原创),所以并不能在任何OJ上评测,博主在网盘上上传了数据(网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1mibdMXi),诸位看官需者自取.另外博主使用此题并没有获得出题人授权,如果出题人看到这篇blog并认为在下侵犯了您的权利,请用站内消息与在下联系,在下会立即删除这篇blog,给您带来的困扰之处敬请谅解. 博主上传这道题主要是因为这题牵扯许多数学运算,推导过程比较复杂,但是却没有用到任何算法或者数学定理,可以说这是一道想法题的典范.

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都

/* PHP中的位运算与位移运算 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 二进制Binary:0,1 逢二进1,易于电子信号的传输 原码.反码.补码 二进制最高位是符号位:0为正数,1为负数(左边是高位) 原码:二进制表示的数为原码 对于正数:原码反码补码都一样 1 ----> 0000000 00000000 00000000 00000001 对于负数: 反码:原码的符号位不变,其它位取反 补码:对负数的反码+1 -1原码: ---> 10000000 00000000 00000

SVM 是一块很大的内容,网上有写得非常精彩的博客.这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节,而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路. 1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分,与一般的线性分类器相比,这样的超平面理论上对未知的新实例具有更好的分类能力.公式表示如下:  : 所有点中最小的几何间隔, 实际上就是支持向量上的点的几何间隔  : 训练样本及对应标签, , 作用是将第 i 个样本点的几何间隔转化为正数 公式的

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

1 阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 2 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 3 给出一段C程序,写出用上述文法产生这段C程序的推导过程. program → external_declaration | program external_declaration <源程序>→ <外部声明> | <源程序> <外部声明> external_declaration → function_definition | declarati

条款6:当auto推导出意外的类型时,使用显式的类型初始化语义 条款5解释了使用auto来声明变量比使用精确的类型声明多了了很多的技术优势,但有的时候,当你想要zag的时候,auto可能会推导出了zig.例如,我有一个函数,它以const Widget&作为参数,并且返回std::vector<bool>,每一个bool暗示了Widget是否提供了一个特殊的特性. std::vector<bool> features(const Widget& w); 进一步假设第