维特比算法(Viterbi) 维特比算法 维特比算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中.术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法.例如在统计句法分析中动态规划可以被用于发现最有可能的上下文无关的派生的字符串,有时被称为“维特比分析”. 利用动态规划寻找最短路径 动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法,通常情况下应用于最优

计算N×M(建议维度大于100*100)的0,1矩阵均匀分布程度,值由0到1表示不均匀到均匀 import numpy as np def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵,用于测试 a = np.random.random((side,side)) for i in range(0,side): for j in range(0,side): if a[i,j]>0.3: a[i,j] = 1 else: a[i,j] = 0 return a def g

用于科学计算的 Python 发行版: 1.Anaconda  https://www.continuum.io/    公司continuum.  有商业版本. Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and include

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及随机数发生器的相关内容.这个月接着深入发掘Math.NET的各种功能,并对源代码进行分析,使得大家可以尽可能的使用Math.NET在.NET平台下轻易的开发数学计算相

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/*======================================================================== 计算矩阵边缘元素之和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100)

编程题#1:计算矩阵边缘元素之和 来源: POJ (Coursera声明:在POJ上完成的习题将不会计入Coursera的最后成绩.) 注意: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 输入一个整数矩阵,计算位于矩阵边缘的元素之和.所谓矩阵边缘的元素,就是第一行和最后一行的元素以及第一列和最后一列的元素. 输入 第一行为整数k,表示有k组数据. 每组数据有多行组成,表示一个矩阵: 第一行分别为矩阵的行数m和列数n(m < 100,n < 100),两者之间以空格分隔. 接下

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(17)C#计算矩阵条件数                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(16)C#计算矩阵秩                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组以及

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(15)C#计算矩阵行列式                本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 开源Math.NET基础数学类库使用总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329737.html 上个月对Math.NET的基本使用进行了介绍,主要内容有矩阵,向量的相关操作,解析数据格式,数值积分,数据统计,相关函数,求解线性方程组

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

无论是火电还是核电,将能量转化为电能的方式主要还是烧开水,即加热水产生高压蒸汽驱动汽轮机做功再发电.在进行热力循环分析.流动传热计算时,需获得水和水蒸汽的物性参数.网上主流的水蒸汽物性计算程序是上海成套所的杨宇教授开发的,有Fortran.C.C#.VB等多个语言版本,还有桌面版本,被本专业学生和研究人员广泛使用.可以说杨教授为同行的便利做了很大贡献,本想贴一下他的个人博客的,但发现他的博客链接挂了. 最近打算使用混合编程,写个Python版本的水蒸汽物性计算的接口程序,搞个在线查询的web,然

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

[背景] Python易用,但包管理和Python不同版本的问题比较头疼,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便直接使用 [概述] Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anacond

栈应用之 后缀表达式计算 (python 版) 后缀表达式特别适合计算机处理 1.  中缀表达式.前缀表达式.后缀表达式区别  中缀表达式:(3 - 5) * (6 + 17 * 4) / 3 17 * 4 + 6 前缀表达式:/ * - 3 5 + 6 * 17 4 3 * 17 4 + 6 后缀表达式:3 5 - 6 17 4 * + * 3 / 17 4 * 6 + 2. 算法核心 假定 st 是一个栈 (栈的特点:后进先出 LIFO) 比如 [3 / 5] 即 [3 5 / ]: 3 先

SPOJ -Find The Determinant III 参考:https://blog.csdn.net/zhoufenqin/article/details/7779707 参考中还有几个关于行列式的性质. 题意: 计算矩阵的行列式答案 思路: 计算行列式的基本方法就是把矩阵化成上三角或下三角,然后观察对角线的元素,如果其中有一个元素为0则答案为0,否则行列式的值就是对角线上各个元素的乘积. #include <algorithm> #include <iterator>

1235: 计算矩阵的鞍点 题目   输出二维数组中行上为最大,列上为最小的元素(称为鞍点)及其位置(行列下标).如果不存在任何鞍点,请输出"404 not found"(不带引号).更多内容点击标题. 分析   没什么好分析的,只要看懂下面这几组数据就明白了. 输入 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 3 1 3 输出 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1 2 3 2 2 代码 /** * time 1248ms * @author PengHao * @ver

对于记录的数据,如何用 Python 进行分析.或图形化呢? 本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行数据分析.与图形化. 准备环境 Python 环境建议用 Anaconda 发行版,下载地址: 官方: https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads 清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anacond

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度. 1 >>> a=mat([[1,2,3],[5,6,9]]); 2 >>> a 3 matrix([[1, 2, 3], 4 [5, 6, 9]]) 5 >>> shape(a)[0] 6 2 7 >>> shape(a)[1] 8 3 如上面的a矩阵,2行3列;计算行使用shape(a)[0];计算列使用shape(a)[1];

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5])