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

20778824153.WHEELTEC B570 平衡小车源码（库函数版）(1).zip

matlab的regress函数实现回归分析.zip

Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

实验一 简易函数信号发生器的设计与实现 【背景知识】 信号发生器又称信号源或振荡器，可产生不同波形、频率、幅度和调制情况的信号，为电子测量提供符合一定技术要求的电信号。信号发生器在生产实践和科技领域中有着广泛的应用。 【实验目的】 1.通过实验进一步掌握集成运算放大器在振荡电路中的应用。 2.进一步提高工程设计和实践动手能力，加强系统概念。 【实验要求】 设计制作一个简易方波——三角波——正弦波信号发生器，供电电源为±12V，要求频率调 节方便，并满足下列指标要求： 1、输出频率能在1KHZ～10KHZ范围内连续可调。 2、方波输出电压峰峰值UOPP＝12V（误差<20%），上升、下降沿均小于10μS； 3、三角波输出电压峰峰值Uopp＝8V （误差<20%）； 4、在1KHZ～10KHZ的频率范围内，正弦波输出电压峰峰值Uopp≥1V，无明显失真。 提高要求： 1、将输出方波改为占空比可调的矩形波，占空比可调范围不少于30%-70%； 2、自拟其它功能。

基于STM32的OLED驱动函数和工程文件模板，有四针脚版本和七针脚版本，其中包括使用标准库编写的OLED驱动函数，以及整个工程文件模板，下载烧录即可使用。

多目标优化ZDT系列和DTLZ系列Pareto真实前言数据，包含ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT5,ZDT6,DTLZ1~7