实现较为粗略的列文伯格-马夸尔特方法代码实现，因为matlab代码简单，很容易修改参数和进行变种。配合https://blog.csdn.net/Pengcode/article/details/107783834进行LM研究将会更加合理。

L-M迭代优化算法，为非线性参数迭代优化算法，用于非线性的拟合

最小错误是一个灵活的两列Jekyll主题，非常适合建立个人网站，博客和投资组合。 顾名思义，样式是有意简化的，可以由您增强和定制 :grinning_face_with_smiling_eyes: 。 :sparkles: 在查看新。 如果您喜欢这个主题，请考虑继续开发和维护它。 注意：主题使用插件，该插件需要安装在您的Gemfile并添加到_config.yml的plugins数组中。 否则，您将在构建时遇到Unknown tag 'include_cached'错误。 显着特点 捆绑为“主题宝石”，以便于安装/升级。 与GitHub Pages兼容。 支持Jekyll的内置Sass / SCSS预处理器。 九种不同的皮肤（颜色变化）。 几个响应式布局选项（单个，存档索引，搜索，启动和分页首页）。 针对搜索引擎进行了优化，并支持和数据。 可选的，， ，，相关文章， ，等。 评论支持（由 ， ，Google +， ，通过基于静态的支持，以及）。

Matlab基于LM算法的神经网络算法最快的神经网络训练算法-abbr_39dd166d452df501ed224acc2ef3ba43.rar 基于LM算法的神经网络算法，最快的神经网络训练算法，但对内存要求高

测量语言模型中的社会偏见 贡献者 对应于： （ ） Wu Chiyu（ ） 概括 TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。 我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。 动机 随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。 在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。 为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。 该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。 相关工作 最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

LM滤波器组在多个尺度和方向上混合了边缘、条形和点滤波器。它有48个过滤器- 6个定向过滤器在3个尺度和2个相位，8个拉普拉斯高斯过滤器和4个高斯过滤器。

1.三角测量； 2.PnP问题 2.1DLT法 2.2BA法 2.3L-M法 2.4高斯牛顿法 3.数学知识点 3.1QR分解 3.2偏导数、梯度、方向导数 3.3hessian矩阵，jacobi矩阵和泰勒公式 3.4最速下降法（梯度下降法）、经典牛顿法

好用的东西 输入软件。

很多EDA软件都需要用到LM_LICENSE_FILE这个环境变量，比如Altera Quaruts、ModSim和cadence等软件，如果设置一个必然会造成其他软件的冲突，这个问题我们可以通过把相关软件的lincense.dat合并成一个共有文件来解决。比如自由电子科技就用以下格式的文件来共享：

使用基于Levenberg-Marquardt算法来标定加速度计的相关matlab代码，内附测试数据