上一页 1 ··· 204 205 206 207 208 209 210 211 212 ··· 426 下一页
摘要: 1. 定义∀x∈I(I 表区间),都有 F′(x)=f(x),则称 F(x) 是 f(x) 在 I 上的一个原函数;∫f(x)dx=F(x)+c从多个方面去理解同一个定义概念本身,才算得上真正的理解:若 ∃x0∈I,使得 F′(x0)≠f(x0),则 F(x) 就不是... 阅读全文
posted @ 2016-11-22 00:53 未雨愁眸 阅读(274) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 定义∀x∈I(I 表区间),都有 F′(x)=f(x),则称 F(x) 是 f(x) 在 I 上的一个原函数;∫f(x)dx=F(x)+c从多个方面去理解同一个定义概念本身,才算得上真正的理解:若 ∃x0∈I,使得 F′(x0)≠f(x0),则 F(x) 就不是... 阅读全文
posted @ 2016-11-22 00:53 未雨愁眸 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)
摘要: SNR=PsignalPnoise=10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2=20⋅log10∥f(x,y)∥∥f^(x,y)−f(x,y)∥=20⋅log10∥f(x,y)∥∥noise∥根据信... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 23:04 未雨愁眸 阅读(721) 评论(0) 推荐(0)
摘要: SNR=PsignalPnoise=10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2=20⋅log10∥f(x,y)∥∥f^(x,y)−f(x,y)∥=20⋅log10∥f(x,y)∥∥noise∥根据信... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 23:04 未雨愁眸 阅读(1655) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2这里不妨先用 matlab 所支持的函数对象(函数式编程)定义这样一个函数变量,可作为函数的参数进行传递,使用等:SNR = @(signal, noisy... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 21:04 未雨愁眸 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 10⋅log10∑x=1Nx∑y=1Nyf2(x,y)∑x=1Nx∑y=1Ny(f(x,y)−f^(x,y))2这里不妨先用 matlab 所支持的函数对象(函数式编程)定义这样一个函数变量,可作为函数的参数进行传递,使用等:SNR = @(signal, noisy... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 21:04 未雨愁眸 阅读(218) 评论(0) 推荐(0)
摘要: OTG:On-The-Go的缩写;OTG 可将鼠标、键盘等一切终端(terminal)连接起来;OTG 技术就是实现在没有 Host 的情况下,实现从设备间的数据传送。(支持传送,显然也支持要求更弱的显示和查看) 阅读全文
posted @ 2016-11-21 18:06 未雨愁眸 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
摘要: OTG:On-The-Go的缩写;OTG 可将鼠标、键盘等一切终端(terminal)连接起来;OTG 技术就是实现在没有 Host 的情况下,实现从设备间的数据传送。(支持传送,显然也支持要求更弱的显示和查看) 阅读全文
posted @ 2016-11-21 18:06 未雨愁眸 阅读(222) 评论(0) 推荐(0)
摘要: domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 16:33 未雨愁眸 阅读(207) 评论(0) 推荐(0)
摘要: domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域。这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地... 阅读全文
posted @ 2016-11-21 16:33 未雨愁眸 阅读(498) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 204 205 206 207 208 209 210 211 212 ··· 426 下一页