经济学效用函数的3D可视化图像合集，包含： U(x,y)=x+y U(x,y)=xy 以及 U(x,y)=a(x+y)-(x^2+y^2+2sxy)+m （当s=0, 0.4, 0.8, 1时） 图像使用echarts制作

交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

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主要内容见标题，代码中也注释了漫水填充的作用。与本代码配套的pdf传送门： http://download.csdn.net/download/xyz59886/9961184 （在我的专辑中也可以找到）pdf扫描的时候有几页没扫到，所以出现了好几页重复，需要注意！

Fir滤波器是通信系统工程中常用的数字滤波方法，设计fir滤波器窗函数法、频率抽取法、matlab直接生成。而利用窗函数设计fir滤波器是很重要的设计方法。对窗函数的学习理解以及原理的推导进行阐述与实现

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