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))

scandir函数源码

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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一、什么是感知机模型？ 感知机是线性分类的二分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别用1和-1表示。感知机将输入空间（特征空间）中的实例划分为正负两类分离的超平面，旨在求出将训练集进行线性划分的超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得最优解。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 二、感知机模型 感知机的函数公式为：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅x+b) 其中www和bbb为感知机模型参数，w∈Rnw\in R^nw∈Rn叫做权值或者权值向量，b∈Rb\in Rb∈R叫做偏差，w⋅xw

C语言去除相邻重复字符函数的实现方法 字符去重函数 功能：去重字符串相邻重复的字符，不相邻的不用去重 参数： arg1 — 输入字符串 arg2 — 字符串开始位置 arg3 — 字符串结束位置 要求： 输入参数为arg1时， 对这个字符串去重 输入参数为arg1，arg2时， 从arg2位置到字符串结束，去重 输入参数为arg1，arg2，arg3时，从arg2到arg3位置，去重 src/include/catalog/pg_proc.h DATA(insert OID = 6669 ( remove_dup_char PGNSP PGUID 12 1 0 0 0 f f f f

matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr

以粒子群优化算法为例，测试函数为CEC2020单目标函数，运行没问题。 资源包括：CEC2020单目标测试函数+CEC2020单目标测试函数的原始paper+PSO算法