6.1 滤波器组的基本概念 一个滤波器组是指一组滤波器，它们有着共同的输入，或有着共同的输出，如图 6.1.1 所示。 图 6.1.1 滤波器组示意图，（a）分析滤波器组，（b）综合滤波器组。 假定滤波器 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（a）所示， )(nx 通过这 些滤波器后，得到的 )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  将是 )(nx 的一个个子带信号，它们的 频谱相互之间没有交叠。若 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的频率特性如图 6.1.2（b）所 示，那么， )(0 nx ， )(1 nx ，…， )(1 nxM  的频谱相互之间将有少许的混迭。由于 )(0 zH ， )(1 zH ，…， )(1 zH M  的作用是将 )(nx 作子带分解，因此我们称它们为分析滤波器组。 将一个信号分解成许多子信号是信号处理中常用的方法。例如，若图6.1.1中的 2M ， 那么，在图 6.1.2中， )(0 zH 的频率特性将分别占据 2 ~0  和   ~ 2 两个频段，前者对应 低频段，后者对应高频段。这样得到的 )(0 nx 将是 )(nx 的低频成份，而 )(1 nx 将是其高频 H0(z) )(0 nx H1(z) )(1 nx HM -1(z) )(1 nxM  )(nx   G0(z) )(0̂ nx G1(z) )(1̂ nx GM -1(z) )(ˆ 1 nxM  )(̂nx

目录   一、题目描述 1.1 背景描述 1.2 数据集 1.3 评测指标 二、解题思路 2.1 ML/DL的前提假设 2.2 主要思路 2.3 进一步的改进 三、动手实践 四、全部代码 一、题目描述 1.1 背景描述 本次推荐评论展示任务的目标是从真实的用户评论中，挖掘合适作为推荐理由的短句。点评软件展示的推荐理由具有长度限制，而真实用户评论语言通顺、信息完整。综合来说，两者都具有用户情感的正负向，但是展示推荐理由的内容相关性高于评论，需要较强的文本吸引力。一些真实的推荐理由如下图所示：                                                     

Roger Hindley写的lambda演算经典书籍 Combinatory logic and lambda-calculus, originally devised in the 1920s, have since developed into linguistic tools, especially useful in programming languages. The authors' previous book served as the main reference for introductory courses on lambda-calculus for over 20 years: this version, first published in 2008, is thoroughly revised and offers an account of the subject with the same authoritative exposition. The grammar and basic properties of both combinatory logic and lambda-calculus are discussed, followed by an introduction to type-theory. Typed and untyped versions of the systems, and their differences, are covered. Lambda-calculus models, which lie behind much of the semantics of programming languages, are also explained in depth. The treatment is as non-technical as possible, with the main ideas emphasized and illustrated by examples. Many exercises are included, from routine to advanced, with solutions to most at the end of the book.

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GPS整周模糊度LAMBDA算法，本文提出了一种整周模糊度的快速求解方法，将差分GPs的测量值分配到主要测量值集合和次要测量值集合中，用主要集合中的相位测量值限定简约搜索空间，而次要集合中的相位测量值用来验证候选集合。利用已知的基线长度的约束条件，对搜索空间进行了简约，提高了求解整周模糊度的速度，同时，通过Ch01esky分解提高搜索效率。

lambda算法是一种基于最小二乘估计调整的搜索算法，是当前广泛应用的基于gps载波相位进行定位，测姿和定向的算法。

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\qquad现有一个求稀疏编码的问题： min⁡∥z∥0s.t. x=Dz \min \parallel z \parallel_0 \quad s.t. \ x=Dz min∥z∥0​s.t. x=Dz \qquad其中D∈Rn×mD\in \mathbb{R}^{n\times m}D∈Rn×m, z∈Rmz\in \mathbb{R}^{m}z∈Rm 是 x∈Rnx\in \mathbb{R}^{n}x∈Rn 的 sparse code. \qquad 解决上式是一个复杂度随 m 以指数级增长的组合问题，最常见的解决方法是将 l0l_0l0​ 范数替换为 l1l_1l1​范数.即目标函数

Programming_Languages_and_Lambda_Calculi