如何计算这个线积分(Python-Sympy) - 腾讯云开发者社区

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Docker崛起，云计算巨头们如何对待这个“坏孩子”

诞生于2013年的Docker技术，让那些成熟的云计算服务突然显得老迈、迟缓且落伍，而国内外的云计算巨头们又是如何对待这个坏孩子呢？...此外，不少厂商以CaaS(容器即服务而非通讯即服务)来形容容器云，并被誉为下一代云计算。可就目前来看，Docker的处境似乎并不十分乐观，至少在国内面临着如何落地的考验。下一代云计算？...Docker该如何落地前两年火爆的是Openstack，近两年受宠的当属Docker，融资、并购、发布会、行业峰会，从云服务厂商到媒体无不对Docker表现出了近似膨胀的热情。...没有人知道这个市场到底有多大，围绕Docker开展创新服务的公司却开始“你方唱罢我登场”。这便注定容器云市场在未来将迎来一场恶战，目前似乎已经有所端倪。...不管怎样，Docker 已经成为云服务市场一枚极具意义的战略性棋子，无论是在服务层面还是系统层面，云计算的未来似乎已经被Docker这个坏孩子占据了一席之地。

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不知计算机视觉如何入门?推荐这个优质的学习网站

很多小伙伴都在咨询关于如何学习计算机视觉?看完理论,一脸懵逼,感觉看完了,也感觉完了,好像都没看懂! 害,那是因为你没有动手去实践,还没感受到计算机视觉的魅力，就已经被理论吓跑了。

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评价对象检测模型的数字度量:F1分数以及它们如何帮助评估模型的表现

当以不同的置信值评估模型时，这些度量标准可以很好地协同工作，为模型如何执行以及根据设计规范哪些值优化模型性能提供了有价值的见解。...在这个新符号中，每个数据点的 F1 分数曲线下的面积将被计算并添加到运行总数中。指数因子 gamma 可用于惩罚和奖励 F1 曲线的各个区域。...蓝线表示公式7在每个数据点的计算值。注意，随着数据点数量的增加，这个值会越来越小。浅橙色条表示所有计算的单数据点得分的累计。...F1曲线、非惩罚积分积分曲线和惩罚积分积分曲线如下: ?...非惩罚曲线将遵循F1曲线的相同轮廓，因为它们是线性相关的。请注意，F1曲线和非惩罚积分曲线之间的幅度是不同的。这是由于方程9中的置信项。任何整合分数的最大值都是用于整合F1曲线的增量。

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PID巡线机器小车

当error（误差）不为0时，我们用表达式Turn = K*(error)来计算如何改变两个马达的功率，一个马达的功率为Tp+Turn，另一个马达的功率为Tp-Turn。...巡线小车中的积分单元I 为了提高P控制器的响应速度，我们在表达式中加入一个新的部分——积分，PID中的“I”。积分用于计算误差的动态求和。...每次我们读取光电传感器的值，并计算error（误差）时，我们将error（误差）加到一个变量中，这个变量我们称之为integral（积分）。...integral（积分）= integral（积分）+ error（误差）这个“=”是计算机里赋值的意思，意味着将它右边的计算结果赋值给左边的那个变量名，就是计算机把原有的integral的值加上error...因为这个比例常数与积分部分有关，所以我们称其为Ki。与P比例控制部分相同，我们把integral（积分）乘以一个常量，会得到一个修正值。我们要把这个修正值加到Turn变量中去。

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从不定积分到斯托克斯公式

学完高数的人都知道，我的标题其实是写了涵盖了所有的积分学知识。主要是整理内容，串成一条线。初读书很厚，读到现在又很薄。...空间曲线是两个曲面的交线曲面上的一条曲线可以用参数方程表示空间曲线，你就想，空间里面的一个曲线是咋出来的，是两个曲面的交线。不管怎么说，其实知道这些就以及很棒啦！...就像这个红牛罐子 xy就是我们的平面投影定义式说明一切，D就是我们要积分的区域，f是盖子现在的问题是定义完了怎么算？经常老师说，重积分转换成累次积分计算！其实有个定理叫富比尼定理说的就是这个。...接下来是曲线和曲面积分，是不是糊涂了？没事，其实字面意思，一个曲线如何计算。...比如地球上得气流场给的每一个点都可以计算出对应得气流方向这是引力场在这样得场里面计算就是坐标计算了这个东西太抽象了，纯数学得话，这里就引入了物理得解释: 可以认为是物体在一个场里面的做功情况

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向量微积分一文速通:从曲线积分到曲面积分

这个是微积分的第二定律，牛顿-莱布尼兹公式，简化了定积分的计算，把求积分这个事情转换成了求导数的原函数。...左面是闭合的区域D，右面是构成这个区域D的两个闭合线是平面区域上的斯托克斯定理的特例。格林公式可以用来计算平面区域上的二重积分，也可以用来计算闭合曲线上的曲线积分。...上面取一点，做一个切平面，以这个点为中心，做一个⊥于切片面的线，也就是法线，我们称这个东西为一个方向向量，那么反方向顺延，也会有了负号。...这个速度向量场就是一个向量场。闭合曲线：在这个流体场中画一个闭合曲线。线积分：沿着这条闭合曲线，计算速度向量对路径的积分，就得到了线积分。这个线积分代表了沿着这条曲线移动一个小物体所做的功。...这个曲面积分等于向量场在闭合曲线上的线积分。一个旋转的轮子，轮子边缘的每个点都有一个切向速度。沿着轮子边缘走一圈，你就会感受到一个力。这个力就是线积分。

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高斯函数、高斯积分和正态分布

有没有任何积分方法可以用来求解不定积分？可以计算定积分，如上所述，首先对高斯函数求平方从而在 x 和 y 中产生一个具有径向对称二维图的两个变量函数。...: 我们在下一节求解标准化常数时，这个结果很重要。...因为它可以使用换元积分 U-substitution 来解决这个积分。为什么我们可以这样做？...这将涉及对整个实数线的方差表达式进行积分所以需要采用按分部积分来完成此操作。...用分部积分法求解这个积分有: 第一项归零是因为指数中的x^2项比前一项分子中的- x项趋近于∞的速度快得多所以我们得到右边的被积函数是概率密度函数，已经知道当对整个实数线进行积分时它的值是

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曲线积分：沿着曲线的积分

例如，计算一个力沿一条路径所做的功，计算一个向量场沿一条曲线的环量等等。曲线积分可以用来计算曲线的长度、曲面面积等几何量。第一型曲线积分: 计算一根非均匀密度细杆的总质量。...此时，f(x,y)表示细杆在点(x,y)处的线密度，积分结果就是整根细杆的质量。第二型曲线积分: 计算一个物体在变力作用下沿一条曲线移动所做的功。...格林公式: 对于闭合曲线上的第二型曲线积分，可以利用格林公式将其转化为二重积分。格林公式告诉我们，在一定条件下，我们可以将一个闭合曲线的线积分转化为一个平面区域的二重积分。...格林公式将复杂的曲线积分转化为相对简单的二重积分。当曲线积分的计算比较困难时，通过格林公式，我们可以将积分区域转化为平面区域，从而简化计算过程。...特别的有当一个第二型曲线积分的值只与路径的起点和终点有关，而与路径的具体形状无关时，我们就说这个曲线积分与路径无关。

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如何计算两个日期的间隔月份？这个年月处理方法，一定要get到！ | Power Query实战

那么，难道要先计算间隔多少年，然后再加上月份差异？...而且，计算年的时候，就要同时考虑月和日的大小问题，具体可以参考《如何计算年龄》；然后，还得再计算月份的差，又要考虑后面跟着的“日”是否大于前面日期的日的问题，才能确定满多少个月——如果按照这个方法，的确是挺复杂的...这个时候，就可能可以考虑是不是数学算法上能有所改善了。...对于年月这个问题来说，虽然年+月组成的6位数字（如202204……202212,202301……），并不是连续的，但是，每年都是12个月，这是个很有规则的情况，根据这个规律，我们其实可以将它们转换成连续的数字...：年*12+月——这个叫12进制，嘿嘿！

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拍张照片求解数独，计算机如何从图中看懂题目，这个GitHub热榜项目告诉你

数独对计算机来说不是什么难事，但就是这样一个“平平无奇”的项目却登上了GitHub今日的热榜。...这个登上热榜的项目，名字就叫AI Sudoku，其实就是用AI里的计算机视觉，把照片变成计算机能看懂的网格和数字。 ? 接下来求解数独问题当然不难。...重要的是，在这个过程中，我们也学习到了一些常用的计算机图片处理算法。拍张照片解数独智能数独求解器（Smart Sudoku Solver）的安装使用并不复杂，只需把项目代码克隆到本地即可。...之后找出边缘的四条线，通过这四条线，将拍到的数独题目变成一张正方形图片。 ? 最后将图片切割成81个小块，识别出每个小块里的数字。...传送门求解数独问题并不是很难，这个开源项目的作用其实是帮你了解图像识别和处理的各种算法，例如高斯模糊、自适应高斯阈值等等。

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COMSOL 中空间与时间积分的方法介绍

通过功能区（在非 Windows® 操作系统中则为‘模型开发器’）‘结果’部分的“派生值”，可以最便捷地访问积分选项。如何将体、面或线积分增加作为派生值。...在这个阶段，我们尚未计算这些算子，只是确定了它们的名称和对象选择。如何增加组件耦合算子方便后续使用。...在示例中，我们首先希望计算恒定温度下的空间积分，这可以通过以下公式计算：在 COMSOL 软件中，我们使用了一个缺省名称为 intop1 的积分算子。积分算子设定窗口。如何计算积分算子。...如何通过增加一个额外的自由度以及一个全局方程来把平均温度强制设为 303.15 K。对这个耦合系统进行稳态求解，得到。...利用积分耦合计算不定积分我们的 Support 邮箱经常收到这样一个问题：如何得到空间不定积分？下面这个积分耦合的应用就将回答这一问题。

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人脸识别的原理——Haar 特征

这就导致了大量的计算和高复杂度，并且包含了大量不必要的操作，因此可以用积分图来减少计算量。...我们通过图 2 所示的积分原图可以更好地理解这个概念，因此如果需要计算图像中任意矩形区域的面积，就不需要遍历区域内的所有像素点。...图 2 积分原图例如，计算图 12.5 中矩形 ABCD 的面积。...运用积分图的思想，如果要计算任意一个矩形区域，上述公式等号右边的所有值在积分图像中都是易于获取的，之后只需要用正确的值替代它们就可以比较轻松地提取相关特征了，从而大幅度减少了计算量。...如果试图获得更精确的结果，那么最终系统就会变成计算密集型，但运行速度慢的系统。精确度和速度的取舍在机器学习中十分常见。将一些弱分类器串联成一个统一的强分类器可以解决这个问题。

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一文速通多元函数.上

投影是一个绕不开的事情 a在b方向的分量，这里的计算公式很简单，不要记住后面的，记住cos 这个叫投影的长度：这段说这个物理的定义：是线积分的领地，一个曲线有多长，这就是全部多读两遍就懂了...使用这个就可以还原这是一种基于公式的转换公式或者直接画图来获得图像这个图是著名的极坐标图像心脏线，又称心形线，是有一个尖点的外摆线。...心脏线有四个 COS是左右 +-是控制上下事实上在积分里面尤其是平面积分会频繁的对坐标进行转换这里在推的时候是分了很多小角来求面积我直接截图了两个，这个是重要的，积分限是所夹得角，f函数是在外面围成的封闭曲线...我们如何给出一个平面的位置，来进行追踪记录？...新型导数出现的原因是当一个函数的输入量由多个变量组成，我们希望看到函数是如何变化的，通过只让其中一个变量改变而保持所有其他变量不变。

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学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

还不是一门数学，最起码的也要包括微积分、线性代数、概率论、统计学，更不用说什么凸优化、数值计算、运筹学等等，在高中时期被数学折磨的阴影还留存着，不禁想要大声问一句：在机器学习中，这些数学都是做什么的啊？...那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。 ?...y是预测值，x是输入，b是这条线和y轴交汇的数据点，m是直线的斜率。 ? 我们已经知道x的值，y是我们的预测值，如果我们也有m和b的值，很容易能计算出预测值。但问题是怎样得到这些值？...微积分，一门研究变化的学科。它有一种叫梯度下降的优化方法，能以迭代的方式帮我们找到最小值。它会用给定数据点的误差来计算未知变量的称为“梯度”的值，我们再用梯度来更新m和b两个变量。...然后我们换到下个数据点，一遍又一遍地重复这个过程，就跟一个小球在口袋里边慢慢滚动一样。这样就能找到最小值。看吧，微积分可以帮我们发现数值变化的方向。

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学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

还不是一门数学，最起码的也要包括微积分、线性代数、概率论、统计学，更不用说什么凸优化、数值计算、运筹学等等，在高中时期被数学折磨的阴影还留存着，不禁想要大声问一句：在机器学习中，这些数学都是做什么的啊？...那么我们举个简单的栗子来告诉大家这四块是如何在机器学习中起作用的。...y是预测值，x是输入，b是这条线和y轴交汇的数据点，m是直线的斜率。我们已经知道x的值，y是我们的预测值，如果我们也有m和b的值，很容易能计算出预测值。但问题是怎样得到这些值？...跟一个口袋一样，我们要找到这个口袋的最底部，也就是最小误差值，这些就是最理想的m值和b值，根据它们就能得到最合适的直线。但是怎样才能找到它们呢？这里就需要借助数学知识了。微积分，一门研究变化的学科。...它会用给定数据点的误差来计算未知变量的称为“梯度”的值，我们再用梯度来更新m和b两个变量。然后我们换到下个数据点，一遍又一遍地重复这个过程，就跟一个小球在口袋里边慢慢滚动一样。这样就能找到最小值。

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学机器学习有必要懂数学吗？深入浅出机器学习与数学的关系

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科学瞎想系列之五十场是个神马鬼

然而许多宝宝只知道软件各种按钮的操作，只是一个计算机操作工，对各种场的特性、数学模型、数值运算却一无所知，知其然不知其所以然，以至于对所建模型是否科学准确、算出的结果是否合理正确、如果不合理又该如何调整设计等等缺乏基本的判断...场线在某点附近的疏密代表该点场量的大小，场线的切线方向代表场量的方向。一个矢量场只要画出了场线我们就可以大概看出这个矢量场的强弱分布和各处矢量走向。 4 矢量场的通量和散度。...为了便于理解环量、旋度等概念，可以以磁场为例，磁场强度H沿某闭合曲线的环积分就是环量，他等于该闭合曲线所包围的电流，这个环量与闭合曲线所包围的面积之比即为环量密度，在磁场中它其实就是电流密度，而最大的环量密度就是磁场在此处的旋度...有势场必是某一标量场的梯度场，另外有势场具有场量沿有向曲线在两点之间的线积分与积分路径无关等特性。...需要特别提醒宝宝们注意的是，对于解算一些时变场（特别是高频时变场和瞬变场）时，一定要注意计算步长的问题，要想得到精确的瞬时值结果，计算步长需要远小于时变周期或瞬变时间常数，这就造成计算量极大，需要很高配置的计算机

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蒙特卡洛积分与重要性采样

现在假如我们要计算一个定积分: 我们可以使用牛顿-莱布尼茨通过求原函数来算这个积分(F(x)是f(x)的原函数): 如果我们无法求得原函数,那么我们就需要通过蒙特卡洛积分法: 首先我们可以在积分区间上进行均匀采样得到...:,样本对应的函数值为: 然后我们可以求和得到: 这个方法和黎曼积分非常相似,可以借用黎曼积分的图直观理解:即为我们在曲线中近似的每一个矩形的宽,而则为每一个矩形的高,所以我们用这个方法算出的就可以作为...重要性采样(Importance Sampling) 定义通过对蒙特卡洛积分的讲解,我们知道我们可以通过按照函数的分布进行采样求和来近似这个函数.但是现实中往往我们不知道某个函数的分布或者已知某个函数的分布但我们很难按照这个分布采样...假设我们要估计一个工厂里面产品的质量,假设每个工厂里面有两条生产线A和B,比例为2比1,通常来说A生产线的质量会比B生产线要好,这个时候我们要估计整个工厂的产品的质量,但是由于生产线的限制,我们不能按照原来...AB生产线2比1的比例采样(无法按照原分布采样),我们只能按照AB生产线1比2(新的分布)的比例采样,如果我们直接采样加和平均得到的估计值就是有问题的(采样B生产线的比例比真实的要多,所以得到的结果也比真实产品质量要差

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智人凭什么站着食物链顶端？

二，如何高效的侦破电子咋骗？三，不用微积分计算旋轮线的面积？一，赌场的骰子是否有猫腻？一个均匀的骰子，在上帝中立的前提下，我们可以用假设统计的方式来验证骰子是否有猫腻。...三，不用微积分计算旋轮线的面积？《数学里也能耍流氓》一文，其中提到了旋轮线的面积的证明（我想起来曹植称象）：车轮在地上旋转一圈的过程中，车轮圆周上的某一点划过的曲线就叫做“旋轮线”。...今天我们不借助金属板，不借助微积分，只通过一个简单的统计学方法来证明旋轮线的面积，是不是有点不可思议？...第一步，绘图：旋轮线图第二步，明确公式：曲线公式第三步，原理与计算模拟：如图：旋轮线内切于一个矩形，并且将这个矩形分为两部分：旋轮线上方平面和下方平面。...就这么神奇，通过模拟点计算出了旋轮线的面积。

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人脸识别的原理——这样学习最简单（文末有免费送书活动）

这就导致了大量的计算和高复杂度，并且包含了大量不必要的操作，因此可以用积分图来减少计算量。 ...我们通过图 2 所示的积分原图可以更好地理解这个概念，因此如果需要计算图像中任意矩形区域的面积，就不需要遍历区域内的所有像素点。...图 2 积分原图例如，计算图 12.5 中矩形 ABCD 的面积。...运用积分图的思想，如果要计算任意一个矩形区域，上述公式等号右边的所有值在积分图像中都是易于获取的，之后只需要用正确的值替代它们就可以比较轻松地提取相关特征了，从而大幅度减少了计算量。...如果试图获得更精确的结果，那么最终系统就会变成计算密集型，但运行速度慢的系统。精确度和速度的取舍在机器学习中十分常见。将一些弱分类器串联成一个统一的强分类器可以解决这个问题。

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Docker崛起，云计算巨头们如何对待这个“坏孩子”

不知计算机视觉如何入门?推荐这个优质的学习网站

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向量微积分一文速通:从曲线积分到曲面积分

高斯函数、高斯积分和正态分布

曲线积分：沿着曲线的积分

如何计算两个日期的间隔月份？这个年月处理方法，一定要get到！ | Power Query实战

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人脸识别的原理——Haar 特征

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