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CSS样式遇见的问题总结记录
一、子元素都是浮动元素时,父元素最好是不用设置高度,防止子元素不设置高度溢出父元素 有时候会有零点几的误差高度 直接设置子元素高度即可 通过 clear: both;清除子元素浮动达到父元素自适应高度 二、vertical-align 属性设置元素的垂直对齐方式。 该属性定义行内元素的基线相对于该元 ...
分类:Web程序   时间:2017-12-28 19:48:06    阅读次数:153
相机标定之畸变矫正与反畸变计算
相机标定问题已经是比较成熟的问题,OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像,想获得原始的畸变图,却没有比较好的方法,这里讨论了点的畸变和反畸变问题。 1.问题提出:给定一些已经经过矫正的二维点集,如何获得矫正前带畸变的二维点集? 2.理论基础:理论基础无它 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-28 14:07:17    阅读次数:509
线性回归——简单线性回归
给定数据集,其中。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。(注:上面的以及均表示向量;的取值表示在向量上的第d个属性) 先考虑最简单的情形(简单线性回归):输入属性的数目只有一个。简单线性回归线性回归试图学得 ,使得 我们可以通过使均方误差 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-24 22:47:02    阅读次数:208
第二章 数据的储存与运算
在师兄的建议下换了本教材,从头开始学习,发现原来自己前面一个月学的真的是很浅(仅仅照着书打)。以下是这个星期的几个典型错误: 1.自己习惯了数学的“省略乘号”思维,带到写程序中; 2.在运用除法时容易忽略“除法两边为整型数据时,结果取整舍小”,造成误差,以后在使用除法时,要习惯用如图的表达; 【本周 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-24 13:47:39    阅读次数:135
ADC/DAC设计常见40问
本文章是关于ADC/DAC设计经典问答,涵盖时钟占空比、共模电压、增益误差、微分相位误差、互调失真等常见问题。 1、 什么是小信号带宽(SSBW)? 小信号带宽(Small Signal Bandwidth (SSBW))是指在指定的幅值输入信号及特定的频率下,它的输出幅值比低频时的输出幅值下降指定 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-24 11:23:24    阅读次数:198
BP(Back Propagation)算法
因为之前没有任何的接触过AI,所以引用很多文章, 链接如下: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 https://www.cnblogs.com/daniel-D/archive/2013/06/03/31162 ...
分类:编程语言   时间:2017-12-23 23:10:24    阅读次数:222
[HNOI2008]遥远的行星
题目描述 直线上N颗行星,X=i处有行星i,行星J受到行星I的作用力,当且仅当i<=AJ.此时J受到作用力的大小为 Fi->j=Mi*Mj/(j-i) 其中A为很小的常量,故直观上说每颗行星都只受到距离遥远的行星的作用。请计算每颗行星的受力,只要结果的相对误差不超过5%即可. 输入输出格式 输入格式 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-23 21:23:11    阅读次数:173
BZOJ 1011: [HNOI2008]遥远的行星
BZOJ 1011: [HNOI2008]遥远的行星 Description 直线上N颗行星,X=i处有行星i,行星J受到行星I的作用力,当且仅当ij= Mi Mj/(j i) 其中A为很小的常量,故直观上说每颗行星都只受到距离遥远的行星的作用。请计算每颗行星的受力 ,只要结果的相对误差不超过5%即 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-19 15:10:08    阅读次数:139
斯坦福大学公开课机器学习: advice for applying machine learning - evaluatin a phpothesis(怎么评估学习算法得到的假设以及如何防止过拟合或欠拟合)
怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题。 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化。有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事。但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设。比 ...
分类:移动开发   时间:2017-12-17 20:44:18    阅读次数:200
斯坦福大学公开课机器学习:advice for applying machine learning - deciding what to try next(设计机器学习系统时,怎样确定最适合、最正确的方法)
假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子。假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试,这个时候我们会发现在预测房价时,产生了巨大的误差,现在我们的问题是要想改 ...
分类:移动开发   时间:2017-12-17 19:17:58    阅读次数:207
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