由于irrlicht引擎core部分的主要内容为一系列的自定数据结构以及一些重要的常量，理解难度着实不大，毕竟都是一些coding的基本功了。 首先打开irrmath.h，该文件在core命名空间里定义了4个常数：用于32位浮点数比较的误差精度ROUNDING_ERROR、圆周率常量PI、以及角度弧 ...
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2016-04-03 20:15:55
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《全连接的BP神经网络》
本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。
1前向传播
1.1前向传播
分别计算第l层神经元的输入和输出；
1.1.1偏执项为1时
向量整体形式：
分量形式：
1.1.2偏执项为b时
向量整体形式：
分量形式：
...
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2016-04-01 18:22:57
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使用圆波导的三个原因1实际需要 在某些需要旋转的结构中 2 容易加工 减小误差 3 功率容量大 对于TE波 ‘’ C ...
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2016-04-01 00:52:01
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一、SHT2X 概况
1、1.8%校准后的精度
2、数字输出型，I2C接口
3、超低功耗
4、超长时间稳定性
5、DFN封装，可回流焊接
二、Sensor分析
DFN封装，3*3MM高1.1mm
注：Center Pad连接到地，NC脚一定要悬空，还要远离热源。在90%相对湿度时，每增加1度热量，造成的误差可达%5.
Sensor Chip
本传感器除了具有电容...
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2016-03-31 14:51:47
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CSS hack用来解决有些css属性在不同浏览器中显示的效果不一样的问题。CSS hack的目的就是使你的CSS代码兼容不同的浏览器。 css hack指各版本及各品牌浏览器之间对CSS解释后出现网页内容的误差的处理.简单的说css hack就是在CSS样式中加入一些特殊符号，让浏览器识别不同的符 ...
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2016-03-31 12:24:11
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测试模块 测试场景：计算本金、年限、年利率 期待的返回值： 本金： 2232281 实际值：2232281.75 允许误差：1.0 年利率：0.072 实际值：0,072 允许误差：0.005 测试结果： 说明：因为刚接触单元测试，所以并不是很了解怎样做。。。对存储年限及年利率输入范围不会用单元测试 ...
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2016-03-31 00:07:57
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最小二乘拟合直线方程：y=ax+b，就是线性回归。(n代表样本数量）。误差函数为： e=∑(yi-axi-b)^2，各偏导为： de/da=-2∑(yi-axi-b)xi=0de/db=-2∑(yi-axi-b)=0 于是得到关于a,b的线性方程组： ∑(xi^2)*a+(∑xi)*b=∑yixi( ...
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2016-03-30 19:25:29
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对象： sumofthey里面的M方法： 测试： 结果： 总结： 对于double类型的测试，误差范围越小，测试越精确 ...
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2016-03-29 10:05:38
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这道题的大概意思事：考试评分的过程：首先输入一个成绩P和允许误差T，然后再让G1,G2评分，如果G1和G2评分之间的误差小于T，则G1和G2之间的平均值就是最终的分数；如果G1和G2之间的分数差大于T，则再让G3评分；如果G3是和G1或者G2中间的某一个之间的误差小于T，则最终的结果取G3和该值的平 ...
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2016-03-26 17:21:12
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误差模型：过拟合，交叉验证,偏差-方差权衡作者Natasha Latysheva;Charles Ravarani
发表于cambridgecoding介绍??在本文中也许你会掌握机器学习中最核心的概念:偏差-方差权衡.其主要想法是,你想创建尽可能预测准确并且仍能适用于新数据的模型(这是泛化).危险的是,你可以轻松的在你制定的数据中创建过度拟合本地噪音的模型,这样的模型是无用的,并且导致弱泛化能力...
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2016-03-26 06:57:59
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