3年前学习Matlab时写的一段简单的有限元程序，使用三角形平面应力单元，模拟一块左边固定，右下角受拉的薄板的位移和应力分布情况。所有的前处理、刚度矩阵和外力矩阵的组装，以及求解和后处理均在程序内部完成。当时求解结果和ANSYS 做过比对，基本完全一致。
经典的Transformer在处理数据时，会将文本数据按照固定长度进行截断，这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化以及无法建模更长的序列依赖关系。基于此项考虑，ERNIE-Doc提出了一种文档层级的预训练语言模型方法：ERNIE-Doc在训练某一个Segment时，允许该segment能够获得整个Doc的信息。
\(G(s) = \frac{a}{s+a}\) \(\frac{1}{a}\)是时间常数\(\tau\)，对应上升为0.63 \(4\tau\)对应阶跃响应0.98
数字通信比模拟通信有着更强的抗干扰能力，可以消除噪声积累，便于集成化、加密性能好，但是代价是什么呢？
本文介绍了基于深度学习的图像去噪算法，该算法使用自编码器对图像进行去噪，并通过对去噪自编码器的训练，实现对不同噪声模型的区分和去除，最终获得较为理想的去噪效果。
导语 | 在实时音视频中，我们关注的最主要的指标是低延时、高质量和高流畅，那么这篇文章就从延时和流畅方面来介绍一下WebRTC框架中的低延时、流畅以及对于它们的优化。 - 延时 - 由于音频和视频包大小的不同，在WebRTC中，音频和视频的jitterbuffer也就有各自的实现。其中音频延时为playout_delay_ms和jitter_delay（NetEq接收缓存延时）。视频延时则包含jitter_delay（jitterbuffer接收缓存延时），decode_delay和rend
作为理工科的社畜，懂计算会计算是一个必不可少的技能，其中尤其是对于土木工程人来说，结构力学、弹塑性力学、计算力学是数值计算中无法逾越的一道坎。由于Matlab简单使用，好学好操作，工科人往往都喜欢使用Matlab来实现数值算法。但是Matlab有几个缺点：
在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。
基于会话的推荐常用于在线应用，从电子商务到广告业务等。然而现有的工作没有很好地设计方法来捕获复杂动态转移中的时序信息和多层次的相互依赖的关系结构。因此本文提出 Multi-level Transition Dynamics (MTD) 方法。能够以自动和分层的方式联合学习会话内和会话间项目转换动态。
采样定理，又称香农采样定律、奈奎斯特采样定律，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。
希腊字母的粗体效果 , 使用 \boldsymbol{ } 包裹希腊字母即可 , 如下示例 :
现有的基于会话的推荐方法只关注建模用户的兴趣偏好，而忽略了价格因素。而将价格偏好纳入基于会话的推荐存在以下挑战。
ISO-8859-1 的较低部分（从 1 到 127 之间的代码）是最初的 7 比特 ASCII。
在第 5 章讲解的 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)表示在状态sss下选择动作aaa然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格存储动作价值的做法只在环境的状态和动作都是离散的，并且空间都比较小的情况下适用，我们之前进行代码实战的几个环境都是如此（如悬崖漫步）。当状态或者动作数量非常大的时候，这种做法就不适用了。例如，当状态是一张 RGB 图像时，假设图像大小是210×160×3210\times 160\times 3210×160×3，此时一共有256(210×160×3)256^{(210\times 160\times 3)}256(210×160×3)种状态，在计算机中存储这个数量级的QQQ值表格是不现实的。更甚者，当状态或者动作连续的时候，就有无限个状态动作对，我们更加无法使用这种表格形式来记录各个状态动作对的QQQ值。
一方面，光伏（PV）系统在建筑环境中的渗透率越来越高，另一方面，电力消耗的随机性日益增加，例如电动汽车（EV），因而，准确预测变得更加重要和更具挑战。 本文重点介绍了以下两个方面：
生存数据就是关于某个体生存时间的数据。生存时间就是死亡时间减去出生时间。例如，以一个自然人的出生为“出生”，死亡为“死亡”。 那么，死亡时间减去出生时间，就是一个人的寿命，这是一个典型的生存数据。类似的例子，还可以举出很多。所有这些数据都有一个共同的特点， 就是需要清晰定义的：出生和死亡 。如果用死亡时间减去出生时间，就产生了一个生存数据。因为死亡一定发生在出生的后面，因此，生存数据一定是正数。 因为，从理论上讲，出生死亡时间都可能取任意数值，因此 生存数据一定是连续的正数。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
在写AI/机器学习相关的论文或者博客的时候经常需要用到LaTex的公式，然而作为资深“伸手党”的我在网上搜索的时候，居然没有找到相关现成资源@-@
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
因为有时候用到希腊字母时总会忘了读音或拼写，所以自己整理了一份表格，分别罗列了常用希腊字母的大小写，音标以及如何用LaTex公式书写出来。详见下表：
给定一个人类表演活动的单个视频，我们希望能够在任何一帧暂停，并围绕表演者旋转360度，以便在那个时刻从任何角度观看（图1）。这个问题——移动物体的自由视点渲染——是一个长期存在的研究挑战，因为它涉及到合成以前看不见的相机视图，同时考虑布料褶皱、头发运动和复杂的身体姿势。这个问题对于在本文中所讨论的用单个相机拍摄的“现场”视频（单目视频）来说尤其困难。以前的神经渲染方法通常假设多视图输入、仔细的实验室捕捉，或者由于非刚体运动而在人类身上表现不佳。特定于人类的方法通常假设SMPL模板作为先验，这有助于约束运动空间，但也会在服装中引入SMPL模型无法捕捉到的伪影和复杂运动。最近可变形的NeRF方法对于小的变形表现良好，但在舞蹈等大型全身运动中表现不佳。本文介绍了一种称为HumanNeRF的方法，该方法将移动的人的单个视频作为输入，在每帧、现成的分割（通过一些手动清理）和自动3D姿势估计之后，优化人体的标准体积T姿势，以及通过后向扭曲将估计的标准体积映射到每个视频帧的运动场。运动场结合了骨骼刚性运动和非刚性运动，每种运动都以体积表示。其解决方案是数据驱动的，标准体积和运动场源自视频本身，并针对大型身体变形进行了优化，端到端训练，包括3D姿势细化，无需模板模型。在测试时，可以在视频中的任何一帧暂停，并根据该帧中的姿势，从任何视点渲染生成的体积表示。
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。
KaTeX 是一个快速，易于使用的JavaScript库，用于在Web上进行TeX数学渲染。 KaTeX兼容所有主流浏览器，包括Chrome，Safari，Firefox，Opera，Edge和IE 9-11。 KaTeX支持很多（但不是全部）LaTeX语法和许多LaTeX软件包。
房间温度在25摄氏度左右，测量误差为正负0.5摄氏度，方差0.25，R=0.25。Q=0.01,A=1,T=1,H=1。
由于异策略训练，巨大的动作空间和缺乏充分的奖励信号，强化学习（RL）很难直接用于推荐系统（RS）。本文提出一种负采样策略来训练RL，并将其与监督序列学习结合，称为SNQN。并且，利用Actor-Critic的优势扩展上述方法提出SA2C，通过计算优势函数（advantage），将其作为监督序列学习部分的权重。
电力电子器件、电路、拓扑及控制 脉宽调制 三角波载波比较法 增量调制法（滞环） Sigma-Delta调制法：该方法从参考信号中减去输出信号得到误差信号，对误差进行积分，当积分的误差值超过限制值时，输出信号的状态发生改变 空间矢量调制 电子市场上可以找到能够完成这些PWM控制方法的模拟集成电路，这些集成电路具有功耗低、元器件数量少的主要优点，但在系统配置上往往缺乏灵活性。许多数字电路 (如微控制器) 也能产生 PWM 信号。 通常采用一个周期增量计数器, 该计数器在每个 PWM 周期结束时复位, 当计数值达
一般公式分为两种形式，行内公式和行间公式。公式里，对单独某行的公式用显示格式，使用 \displaystyle 命令。若要全文都使用，可以在 "\begin{document}" 前加上 \everymath{\displaystyle}。行内公式：
在数学界，仍然广泛采用希腊字母进行公式推导等，因此在Latex论文写作过程中常会用到这些字母，本文就是Latex中数学公式的对照查找表（共24个）。需要注意，在Latex中希腊字母必须当作公式处理（Markdown也一样），也就是必须在公式环境内书写，如行内公式应在$$中间，具体Latex的公式环境这里不过多赘述。此外，Latex中希腊字母都是以右斜杠的命令开始，如\alpha，且首字母大写对应大写希腊字母，首字母小写对应小写希腊字母，如\alpha和\Alpha。
【导读】时空预测在天气预报、运输规划等领域有着重要的应用价值。交通预测作为一种典型的时空预测问题，具有较高的挑战性。以往的研究中主要利用通行时间这类交通状态特征作为模型输入，很难预测整体的交通状况，本文提出的混合时空图卷积网络，利用导航数据大大提升了时空预测的效果（本文作者高德机器学习团队，论文已被收录到KDD2020）。
LaTeX 公式有两种，一种是用在正文中的，一种是单独显示的。正文中的公式用…来定义，单独显示的用
希腊字母，我们从小学开始认识它，但对它的读音我依旧靠蒙（说蒙真的感觉好羞愧啊）。尤其在大学数学分析中，希腊字母超级多，很多经典的公式，都由希腊字母来表示。它自然成为数学领域不可或缺的符号，将数学复杂的内容变为了清晰易懂的，平易近人。
Q1_final.m clear all; close all; clc; %% Set-Up: given parameters and validation data % Given parameters n = 2; % number of feature dimensions N_train = [10;100;1000]; % number of training samples N_val = 10000; % nu
Typora是一款支持Markdown的编辑器，亲测非常好用。之前发CSDN博客也都是先在Typora上完成，然后直接导入到CSDN。最近在数学公式编辑上遇到了点麻烦，在此总结了常用的公式编辑方法，旨在文章更加的美观规范。
F[i,j,k] = max{f[i-1,j',k']+(T-(j-j')*p1-(k-k')*p2)div p3}
传统的多场景推荐系统(MSRS)通常不加区别的使用所有相关的特征，忽视了特征在不同场景下的不同重要性，往往会导致模型性能下降。本文提出了多场景特征选择(MultiFS)框架来解决此问题，MultiFS能考虑场景间的关系，并通过分层门控机制为每个场景选择独特的特征。
滤波成形是核信号处理过程中的重要一步，而高斯滤波成形是其中一种极其重要的方法。Sallen-Key 电路和 CR-(RC)m滤波成形电路是常用的高斯滤波成形电路。
大写 markdown 小写 markdown A A α \alpha B B β \beta Γ \Gamma γ \gamma Δ \Delta δ \delta E E ϵ \epsilon ε \var Z Z ζ \zeta H H η \eta Θ \Theta θ \theta I I ι \iota K K κ \kappa Λ \Lambda λ \lambda M M μ \mu N N ν \nu Ξ \Xi ξ \xi O O ο \omicron Π \Pi π \pi P
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
[TOC] 0x00 前言 什么是 ISO 字符集? 答:ISO 字符集是国际标准组织 (ISO) 针对不同的字母表/语言定义的标准字符集。 WeiyiGeek. HTML字符实体描述HTML 中的
在写论文的过程中，编辑公式部分会有一些希腊字母需要用LaTeX形式，将其汇总如下，方便查阅。
含义：对一个观察序列(Observed Series)，选择一个与其实际过程相吻合的模型结构
github pages 一直想添加代码高亮 highlighter ，基于 jekyll 3.0 的 rouge 终于搞定了：
Word系统中有自带的一些公式，比如二次公式、二项式定理等，若是需要直接点击插入——符号——公式，选择公式即可插入到文档中。
因为我做期望题很少，赛时直接跳了，后面推推感觉还行，大概设计好，有终结状态的状态信息一个就行
受市场各参与方及资金流动等相互作用，不同股票之间往往会表现出价格联动或共振的现象。随着市场高频交易参与度的增加，这种共振的现象愈发明显。本文中，作者使用高频的成交数据来研究股票间共同成交（文中称为co-trading，即一只股票发生成交的极短时间内，另一只股票也发生成交）的现象，构建了co-trading network来对股票市场复杂的联动进行建模。
人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。
Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：
作者：方阳, 转载请注明地址。 文件和代码可以在Github下载, markdown推荐用typora打开。 这篇文章是DIP的第二次作业，对图像增强技术进行综述，目录如下：
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