我经常看到学生寻求有关计算斐波那契数的工具的帮助。 或者，我会发现他们在 Project Euler 问题上寻求帮助。 或者，学生被分配了使用递归实现计算斐波那契数的问题。 毕竟，这些数字非常适合教学生使用递归。 问题是直接的、简单的、递归的方案对于斐波那契数来说是一个糟糕的方案，除非递归写得非常仔细。 这个工具教你如何以各种方式计算斐波那契数，好，坏，丑。 我教授记忆的概念，它是许多递归方案的重要工具，不仅适用于斐波那契数。 （如果您确实教学生递归，请以此为借口也教他们记忆！） 当然，我还使用了一些额外的技巧来计算第 n 个斐波那契数，而无需计算序列中的每个低阶数。 引入了一些有用的标识来完成该任务。 由于这些数字变得非常大、非常快，我在我的 VPI 类中返回它们，但不要误会，这些工具确实很有效。 例如，要计算第 1000 个斐波那契数和卢卡斯数，所需的时间仅为 0.013 秒。 >>

YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

该仿真有助于理解双极性PWM技术，单极性PWM技术和正弦PWM技术的概念。 希望对您有帮助。 如果有任何问题需要了解，请通过（nest2020engg@gmail.com）Gmail与我联系。 谢谢...

增长速度 通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习 BibTeX： @article {wang2016scalable， title = {通过有效的锚图正则化可扩展的半监督学习}， 作者= {王蒙，符和富，魏杰和郝，石杰和陶，大成和吴信东}， journal = {IEEE知识和数据工程交易}， 音量= {28}， 数字= {7}， pages = {1864--1877}， 年= {2016}， Publisher = {IEEE}}

基于opencv实现多张图像的全景拼接，有效避免鬼影现象，可直接运行。

假设您有一个由 f = [ai bj ck] 描述的单位向量，并且您想旋转 f 使其结果为 t = [di ej fk]。 该例程将找到 R(f,t) 使得 R(f,t)*f' = t'。 其中 R(f,t) 称为将 f 旋转为 t 所需的 3 x 3 变换矩阵。 该 MATLAB 例程基于 Tomas Moller 和 John Hughes 于 1999 年撰写的题为“有效构建矩阵以将一个向量旋转到另一个向量”的已发表文章。 这种方法没有平方根或三角函数调用，据报道比 Moller 和 Hughes 测试的任何其他矢量旋转矩阵方法都快。 实际上，在转换速度测试中，Goldman 方法（测试的最快方法）比此例程慢 50%。 工作示例： 单位向量 f： >> f = rand（1,3）; >> f = f./范数(f); 单位向量 t： >> t = rand(1,3); >>

AD536真有效值转换芯片

在本文中，我们研究了多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）系统中的信道频率响应（CFR）矩阵和干扰加噪声协方差矩阵（ICM）估计，以抑制同信道干扰在接收方。 我们采用最小二乘准则执行初始CFR估计。 然后，我们在时域中估计干扰加噪声的自相关函数，而不是直接在频域中估计ICM。 自相关函数估计包括两个步骤。 首先，我们给出了残差样本自相关函数（SAFR）的期望与真实自相关函数之间的内在关系，该函数实际上是线性变换。 基于此，我们提出了一种补偿方法。 当导频OFDM符号数量小时，这种补偿将带来显着的性能提升。 其次，由于不能保证补偿后的SAFR是自相关序列（ACS），这会使获得的ICM损失具有正半确定性质，因此我们利用半定值编程（SDP）来找到最接近补偿后SAFR的ACS。 SDP以其双重形式解决，从而大大降低了复杂性。 最后，估算的ICM被重新利用以修改CFR估算。 估计的CFR和ICM在应用于干扰抑制合并接收机中时，表现出出色的干扰抑制性能。

tess4j+java+maven实现图片文字识别

设计了基于标准差分进化算法differential evolution, DE与遗传算法genetic algorithm, GA的混合差分进化算法hybrid DE, HDE, 同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题traveling salesman problem, TSP的求解难题, 给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法, 并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明, 与DE和GA相比, HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显, 证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。