高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小 样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等 问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率 意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.
2022-12-06 09:57:00
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根据电导率法测量盐度和电桥法测量温度的原理，设计了一种具有无线收发和自动温度补偿功能的盐度和温度检测仪.该仪表将测量的盐度和温度值通过无线射频芯片 nRF2401发送到上位机，nRF2401在C8051F310单片机的控制下，工作于ShockBurstTM收发模式，可实现半双工通信，上位机监控系统软件在Visual Basic6.0环境下编写，根据现场环境和应用的要求，构建了兼具星型和网状结构的混合型无线传感器网络，采用查询/回复工作模式，使用了简单成熟的TDMA通信协议.结果表明：该仪表工作稳定、测量精
2022-12-05 22:04:04
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本文试图从以下几个方面来讲解递归
1、什么是递归？
2、递归算法通用解决思路
3、实战演练（从初级到高阶）
4、递归函数调用栈
5、递归算法时间复杂度分析与求解
力争让大家对递归的认知能上一个新台阶，特别会对递归的精华:时间复杂度作详细剖析，会给大家总结一套很通用的求解递归时间复杂度的套路，相信你看完肯定会有收获。
简单地说，就是如果在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象就叫递归。
以阶乘函数为例,如下, 在 f 函数中存在着 f(n - 1) 的调用，所以此函数是递归函数。
进一步剖析「递归」，先有「递」再有「归」，「递」的意思是将问题拆解成子问题来解决， 子问题再拆解成子子问题，...，直到被拆解的子问题无需再拆分成更细的子问题（即可以求解），「归」是说最小的子问题解决了，那么它的上一层子问题也就解决了，上一层的子问题解决了，上上层子问题自然也就解决了,....,直到最开始的问题解决,文字说可能有点抽象，那我们就以阶层 f(6) 为例来看下它的「递」和「归」。
求解问题 f(6), 由于 f(6) = n * f(5), 所以 f(6) 需要拆解成 f(5
2022-12-04 14:25:08
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android studio 2.0写的 百度GPS定位+获取经纬度 DEMO，每隔30秒定一次位。只要申请了百度API+KEY，就可以直接用。是开发手机定位的好参考DEMO。该DEMO也是本人在开发一个项目时写的测试，所以参考价值还是比较高的。
2022-12-03 21:53:51
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目前，问句相似度的计算主要借鉴普通陈述句的相似度计算方法。由于普通陈述句的相似性更多反映的是语句间语义上的匹配符合程度，而衡量问句间的相似性则须同时考虑问句及其答案句之间的相似程度，为此，设计了一种新的问句相似度计算方法。该方法不仅利用问句之间的语义和语法特征考察问句之间的匹配程度，还利用问句的问题类型等信息来间接刻画答案句之间的特征形象，从而以获取问句的深层语义信息，以提高问句相似度计算的准确性。实验验证了该方法的有效性。
2022-12-02 14:24:02
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