Dsp Tian

摘要： 高斯过程是一种非参数模型估计方法。不像最小二乘，需要知道模型的参数，如：y=ax+b，我们就需要知道a和b来对模型进行估计。 高斯过程要设置一个核函数，来给不同观测值确定关系。这里我们需要设置核函数的超参数，比如下面的alpha和beta。 下面是几种常见的计算不同观测关系的核函数： 设置好核函数后 阅读全文

摘要： 如果想要在C++程序中用vector传递一个大内存，用swap是比较快的方法，不过传递之后，原始数据就不存在了。 如果后续不再使用原数据，用swap会比较好。 #include <iostream> #include <ctime> #include <vector> using namespace 阅读全文

摘要： Linux运行程序时报： ./Test2: error while loading shared libraries: lib***.so: cannot open shared object file: No such file or directory 一般遇见这个问题，直接ldd看一下依赖的s 阅读全文

摘要： logistic模型能够对数据进行二分类。 比如我们有两组二维空间数据，最终要求的是一个分类直线，可以设定为计算w(1)+w(2)*x+w(3)*y=0这样的直线。 问题就变为了如何求w的问题。 网上有很多推导，这里就不推导了，不过还是要写几个关键公式。 可以设定logistic函数为： 设定损失函 阅读全文

摘要： python中利用selenium调用Chrome浏览器做代理模式访问的时候，发现设置 options.add_argument('--proxy-server=http://XXX.XXX.XXX.XXX:XX') 这句话并没什么作用。 下面给出一个我这里测试能正常使用的例子： from sele 阅读全文

摘要： 上一篇实现了一维波动方程数值解，这一篇实现二维波动方程数值解。 二维波动方程如下： 写成差分形式： 整理一下就能得到u(i+1,j,k)。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; t = 3; %时间范围，计算到3秒 x = 1;y = 1; %空间范围，0-1米 阅读全文

摘要： 上一篇实现了二维热传导方程数值解，这里我们计算波动方程数值解。 波动方程是一种双曲型偏微分方程。 这里依然用差分法计算。 一维波动方程如下： 写成差分形式： 整理一下就能得到u(i+1,j)。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; t = 2; %时间范围，计算到 阅读全文

摘要： 上一篇实现了一维热传导方程数值解，这一篇实现二维热传导方程数值解。 套路是一样的，先列微分方程，再改为差分方程，然后递推求解，不同的是一维热传导需要三维显示，而二维热传导需要四维，因此最后做了个三维动态图。 二维热传导方程如下： 另外四条边界都是0。 写成差分方程为： 整理一下就能得到u(i+1,j 阅读全文

摘要： 差分法计算一维热传导方程是计算偏微分方程数值解的一个经典例子。 热传导方程也是一种抛物型偏微分方程。 一维热传导方程如下： 该方程的解析解为： 通过对比解析解和数值解，我们能够知道数值解的是否正确。 下面根据微分写出差分形式： 整理得： 已知网格平面三条边的边界条件，根据上面递推公式，不断递推就能计 阅读全文

摘要： 过去有画过常微分方程的向量场，通过向量场能够很形象的看出方程解的状态。 最近过节在家刷视频刷到了3Blue1Brown介绍微分方程的视频。 视频中对钟摆建立的微分方程组通过向量场的形式也很形象的表达了系统状态。 这里用matlab也实现一下，同时对三维情况也做了一个实现。 绘制的方法就是计算方程在二 阅读全文