递归辨识理论与应用

递归-差异 一个JavaScript库（具有TypeScript支持），用于查找两个JS对象/数组之间的差异，支持复杂的嵌套JS对象 该库可用于获取两个JS对象/数组（或其他原始值）之间的差异。 Diff以Array的形式返回，其中每个ARRAY项都代表原始Object / Array的更改。 差异项可以具有以下三个属性： path ：嵌套路径的数组表示形式 op ：可以是以下任意一项-添加，更新或删除 val ：更改后的新值 const rdiff = require('recursive-diff'); const initialVal = { a: { b: 1, c: 2, d: [1] } } const changedVal = { a: { b: 2, d: [1, 2], }, }; const diff = rdi

可计算理论中的国际经典教材,适合较为专业的人来查阅

CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，对于非2的幂次倍抽取率，比如，24、40、180等非2次幂倍抽取，将抽取倍数分解为2P3K4M5T7R等等形式，每级为2/3/4/5/7/11/...等等倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。结构简单，实现容易。

使用半监督递归自动编码器来学习句子的含义并预测电影评论的极性。 通过对轮虫的电影评论数据集进行随机单词初始化，可以达到72％的准确性。 该代码基于Richard Socher的工作，如论文“用于预测情绪分布的半监督递归自动编码器”中所述，以及它们的MATLAB代码。 主文件是main.py

dict-递归更新 一个执行递归更新的Python模块处理2个字典。 用法 安装 pip install dict-recursive-update 例子 >> > from dict_recursive_update import recursive_update >> > recursive_update ({ 'a' : { 'b' : 2 }}, { 'a' : { 'b' : 3 , 'd' : 4 }, 'e' : 5 }) { 'a' : { 'b' : 3 , 'd' : 4 }, 'e' : 5 } >> > recursive_update ( 'a' , 'b' ) Traceback ( most recent call last ): ... TypeError : Params of recursive_update should be dicts

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递归最小二乘 此Jupyter笔记本包含递归最小二乘（RLS）算法的简短讨论和实现。 RLS在机器学习，信号处理，时间序列分析和逼近理论中非常有用。 在查看笔记本

在这个模拟中，我使用递归最小二乘 (RLS) 和最小均方 (LMS) 算法实现了用于系统识别的代码。

Draw Recursive Circle