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第二版的书，书上还有错，迭代的是theta123，而不是234. 做了好久，把书上潮流计算的方法还原了，数据有千分之一的误差，可能是计量学上的误差，但是是对的。

数字图像处理课后答案4.3 可以证明（Brancewell[2000]） 。 使用前一个性质和表4.3中的平移性质，证明连续函数 的傅立叶变换是 ，其中是一个实数。

第四章 用户管理

随机过程_汪荣鑫_第四章课后答案

本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也就是说，单层感知机只能表示线性空间，而非线性空间的表示需要借助多层感知机。 第三章神经网络——基于n

逐边裁剪法算法 分割处理策略：将多边形关于矩形窗口的裁剪分解为多边形关于窗口四边所在直线的裁剪。 流水线过程(左上右下)：前边的结果是后边的输入。

1、解一元二次方程 例如a*x^2 + b * x + c = 0 的平方根 import math import random def calculate_square_root(): a,b,c = eval(input(Enter a , b , c:)) discriminant= b**2 - 4 * a * c if discriminant > 0: r1 = (-b + math.sqrt(b**2 - 4*a*c))/2 * a r2 = (-b - math.sqrt(b**2 - 4*a*c))/2 * a

②模糊语言变量模糊论域分级的选取 根据被控系统的实际情况，确定输入变量的测量范围和输出变量的控制作用范围，以进一步地确定每个变量的论域，安排每个变量的语言概念及其对应隶属函数。 采用合成推理算法时，为了在实时控制中避免模糊关系矩阵合成运算所耗费的计算机时间，降低其工作效率，总是采取在脱机状态下将全部输入输出关系计算出来，制成一张控制表存入计算机中。

假设一平稳随机信号为 ，其中 是均值为0，方差为1的白噪声，数据长度为1024。 假设均值为0，方差为1的白噪声 中混有两个正弦信号，该正弦信号的频率分别为100Hz和110Hz，信噪比分别为10dB和30dB，初始相位都为0，采样频率为1000Hz。