《线性表》专题

本文向大家介绍C#图像线性变换的方法，包括了C#图像线性变换的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了C#图像线性变换的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 希望本文所述对大家的C#程序设计有所帮助。

问题内容： 我有三个未知数4非线性方程，和我想要解决。等式的形式为： …其中，和是取决于四个方程式中每个值的常数。 解决此问题的最佳方法是什么？ 问题答案： 有两种方法可以做到这一点。 使用非线性求解器 线性化问题并以最小二乘法解决 设定 因此，据我所知，您知道在4个不同点处的F，a，b和c，并且想要对模型参数X，Y和Z求逆。我们有3个未知数和4个观测数据点，因此这个问题太确定了。因此，我们将在最

问题内容： 最近，我完成了一个项目，该项目比以前需要更多的IO交互，我觉得我想超越常规库（尤其是Common IO），并解决一些更深入的IO问题。 作为一项学术测试，我决定实现一个基本的多线程HTTP下载程序。这个想法很简单：提供要下载的URL，然后代码将下载文件。为了提高下载速度，将文件分块，并同时下载每个块（使用HTTP 标头）以使用尽可能多的带宽。 我有一个可以正常工作的原型，但是正如您可能

我试图解决这个问题，我需要实现线性探测。 给定一个整数数组和一个哈希表大小。使用线性探测将数组元素填充到哈希表中以处理冲突。 例1： 例2： 您的任务： 您不需要读取输入或打印任何内容。 您的任务是完成函数linearProbing（），该函数将空哈希表（hash）、哈希表大小（hashSize）、整数数组arr[]及其大小N作为输入，并将数组arr[]的所有元素插入给定的哈希表中。 哈希表的空单

我有困难得到的线性回归中的加权数组来影响输出。 这里有一个没有加权的例子。 现在，当添加重量时，我得到了相同的最佳拟合线。我希望看到回归有利于曲线的陡峭部分。我做错了什么？

我试图在java中实现线性回归。我的假设是θ0θ1*x[i]。我试图计算θ0和θ1的值，使成本函数最小。我正在用梯度下降来找出值- 在 在收敛之前，这种重复是什么？我知道这是局部最小值，但我应该在while循环中输入的确切代码是什么？ 我对机器学习非常陌生，刚开始编写基本的算法以获得更好的理解。任何帮助都将不胜感激。

我试图在MatLab中实现一个函数，该函数使用牛顿法计算最佳线性回归。然而，我陷入了一个问题。我不知道如何求二阶导数。所以我不能实施它。这是我的密码。 谢谢你的帮助。 编辑：： 我用一些纸和笔解决了这个问题。你所需要的只是一些微积分和矩阵运算。我找到了二阶导数，它现在正在工作。我正在为感兴趣的人分享我的工作代码。

从本质上说，我想最小化覆盖消费的成本。这些规则或多或少有以下几点： 每一个客户（我们有几百万个客户）消费不同的物品，这是不同的每一个客户。我们有许多产品，每一个包括一个或多个项目，在给定的成本。产品和成本对所有客户来说都是共同的。此外，还有一些附加的限制因素将哪些产品可以为每个客户组合在一起，但这些限制因素对所有客户来说都是相同的。我正在计划使用Spark解决这个问题，我不熟悉它的算法在这个问题上

我有一个线性布局，有2个不同背景颜色的文本视图。我想使整个视图（线性布局）圆角。我试图将它封闭在MaterialCardview中（因为当我在里面设置整个片段布局时，我能够达到这种效果），但由于某种原因，它不起作用。我需要做什么来实现视图的圆角？ 注意：我知道有些人可能建议使用背景为圆形的xml drawable。这将不起作用，因为儿童背景色将接管透明度，并将保持锐利的边缘

最近我在读一些关于java并发的书。关于线程安全，如果不可能使一个类变为inmutable，那么可以通过同步它的数据来确保线程安全。 下面的类显然不是线程安全的 然后我可以同步写，但它不会保持线程安全 因为我不仅需要同步写入，还需要同步读取 现在的问题是，通过使用易失性，我可以保证其他线程会看到更新的值，所以这让我认为这个类应该是线程安全的 最后一个类线程安全吗？？

我正在研究计算机硬件，在那里我们了解到使用硬件计时器比软件延迟获得更准确的结果。我已经在汇编中编写了1毫秒的软件延迟，我可以启动一个进程，使用这个延迟每毫秒重复一次，并使用计数器每100毫秒做一些其他事情，这种技术不如使用我现在要使用的硬件内置的硬件计时器准确。 所以我想知道Java内置的计时有多精确？我们有< code > system . current time millis 和< code

线性渐变适用于除IE8之外的所有浏览器。我添加了...这确实给了它一些渐变，但是预期的结果不同。代码：- 如何使这个梯度线性化？

我已经从一个gsl拟合示例开始，并尝试将数组改为向量。但是当我编译我的代码时，它导致了这样一个错误，我不理解，也不知道我的代码有什么问题，我感谢任何事先的评论： 示例1.cpp:19:73:错误：无法将参数“1”的“std::vector”转换为“const double*”，转换为“int gsl_fit_linear（const double*,size_t,const double*,siz

线性代数可以对一组线性方程进行简洁地表示和运算。例如，对于这个方程组: $$4x_1 - 5x_2= -13$$ $$-2x_1 + 3x_2 = 9$$ 这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1 和x2找到一组唯一的解 (除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。但是显然上面的例子不可简化，是有唯一解的)。在矩阵表达中，我们可以简洁的写

校验者: @AnybodyHome @numpy 翻译者: @FAME Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）(discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis) 和 Quadratic Discriminant Analysis （二次判别分析）(discriminant_analysis.QuadraticDis