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哈曼顿距离：max(x1-x2,x2-x1)+max(y1-y2,y2-y1) = max(x1-x2+y1-y2,x1-x2+y2-y1,x2-x1+y1-y2,x2-x1+y2-y1)利用f(x,y)=(x+y,x-y)将点1(x1,y1)点2（x2,y2）转成点3(x3,y3)和点4(x4,y4)后，点1到点2的哈曼顿距离等于点3到点4的切比雪夫距离。切比雪夫距离：max(|x1-x2|,|
:dart:C++ 计算机器人正向和逆向运动学，碰撞检测和可视化： | :dart:C++运动学和动力学串行机器人建模和计算运动链 | :dart:C++运动规划框架：逆运动学求解器，连接深度传感器和点云 | :dart:Python和C++模拟分析运动规划及现实算法环境 | :dart:三维机器人模拟：DH 参数可视化、正逆向运动学、正逆向动力学、虚拟机器人模块，与MATLAB交互 | :dar
有编号1~100个灯泡，起初所有的灯都是灭的。有100个同学来按灯泡开关，如果灯是亮的，那么按过开关之后，灯会灭掉。如果灯是灭的，按过开关之后灯会亮。现在开始按开关。第1个同学，把所有的灯泡开关都按一次(按开关灯的编号： 1,2,3,……100)。第2个同学，隔一个灯按一次(按开关灯的编号： 2,4,6,……,100)。第3个同学，隔两个灯按一次(按开关灯的编号： 3,6,9,……,
前几天因为要写粒子滤波相关的文章，而里面的公式让我写理论总结的时候都想哭。然而大部分粒子滤波的程序写的都比较简单明了，我也不知道是不是根本程序就没按照理论来实现。主要是里面的概率论公式，尤其以什么先验概率、后验概率那几个东东在那里折腾来折腾去，真心想问一句烦不烦啊……搜了一些东西，我相信绝大多数人对概率这个东西的理解都是模糊不清的，因为它本身就是一个不确定性的……（就像云里雾里的云计算和物联
算出来总分后，我们挨个判定当前分数属于哪个评级即可。评定的物件的个数，请你求出玩家所得分数的评级。个物件，每个物件都有四种判定方式。玩家获得的分数也有着一种评级方式。为该玩家获得的分数。
============数学库================1.数学库头文件为(1)真正的数学运算的函数定义在：/usr/include/i386-linux-gnu/bits/mathcalls.h(2)使用数学库函数的时候，只需要包含math.h即可。2.计算开平方(1)库函数： double sqrt(double x);/************math_test
Linux系统动态链接库和静态链接库CMake的使用方法lpsolve
偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。x方向的偏导设有二元函数 z=f(x,y) ，点(x0,y0)是其定义域D 内一点。把 y 固定在 y0而让 x 在 x0 有增量 △x ，相应地函数 z=f(x,y) 有增量（称为对 x 的偏增量）△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。...
一、Tensor 之间的运算规则相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting)Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素Note： TensorFLow 在进行数学运算时，一定要求各个 Tensor 数据类型一致
Integration by parts积分数学公式推导及图形解释（一）Integration by parts数学公式推导首先看Integration by parts的数学定义：下面开始推导上述公式。微分数学中的已知公式： （等式1）对（等式1）两边同时进行积分运算（以x坐标轴）得到： （等式2）进一步化简和整理（等式2）可得： （等式3）又因为： （等式4）把（等式4）代入（等式3）中，可得
欢迎关注博主或加入【】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号回复关键词 “python项目实战” 即可获取美哆商城视频资源！博主介绍：CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN内容合伙人；阿里云社区专家博主；华为云社区云享专家；51CTO社区入
【积分的定义】本文将详细的描述积分的定义和牛顿.莱布尼茨公式。感谢此文：如何简单地证明、理解牛顿-莱布尼兹公式？在上面四个图中，我们可以看到，使用等分矩形的形式来计算曲线与坐标轴所围的面积，则当细分到一定程度时，则二者是几乎相等的。德国数学家黎曼，定义了黎曼和，也即在闭区间上进行分隔，也即，则，也即是分隔的区间中，最大的区间。我们再对于每个取样区间中，取一点定义以下...
说明数学概念已经交给老师好多好多年了，我都已经快不记得时间了。所以这篇帖子没有系统性，用到了就去查，查到了就加一点进来。说明2英语不好，所以很多东西理解不到位。多交流。回归在很长一段时间，我是理解回归这一概念的，并且我会纠结于此，直至此次，纯属个人见解。回归的英文是Regression，google了下，Regression是退化的意思。再去理解回归，就
vue-draggable 学习和使用
【精讲】高等数学中函数极限：自变量趋于无穷大时的极限——高等数学❤️第一章~第二节~极限❤️极限的概念与性质~函数极限（自变量趋于无穷大时的极限）详解
具有如下结构的变系数线性微分方程被称为欧拉方程：f(x)=xny(n)+a1xxy(n−1)+...+an−1xy′+any .f(x) = x^{n}y^{(n)}+a_1x^xy^{(n-1)}+...+a_{n-1}xy'+a_ny\,.f(x)=xny(n)+a1xxy(n−1)+...+an−1xy′+any.如何解此方程呢？天才欧拉给出了答案。他令x=etx=e^tx=et这时我
柯西-施瓦茨不等式其实是有四种不同的形式的，如果只知道其中一种，看论文的时候肯定会陷入迷惑，下面我们来看看柯西-施瓦茨不等式的四种形式：一，在实数域中设 ai,bi∈R (i=1,2,..,n)\ a_i,b_i\in R\ (i=1,2,..,n) ai,bi∈R (i=1,2,..,n)，则∑i=1nai2∑i=1nbi2≥(∑i=1naibi)2\
指数函数的性质 先来复习一下中学的课程：指数函数的导数 对f(x) = ax求导： ax右侧的那个极限似乎没有办法继续简化了，如果这个极限看作关于a的函数（之所以将极限看作关于a的函数，是因为在这个极限中，a是未知的，Δx是已知的）： 函数在某一点导数的几何意义是该点处切线的斜率，所以M(a)也就是ax在x=0处切线的斜率。 如果y=2x，...
一阶线性常微分方程的解法以下一律讨论常微分方程，一般形式y′+g(t)y=h(t)(1)y'+g(t)y=h(t) \tag{1}y′+g(t)y=h(t)(1)一、一阶就是最高只有y的一阶导数二、线性12.1 线性系统线性系统 y=H(x) 的性质可以从经典的正比例函数y=kx的角度去感觉。a. 输入x乘以某个数，则输出y也乘以某个数。这个性质被称为：齐次性：H(x+x)=H(x)+H(x)H(
所谓纳什均衡，指的是参与人的这样一种策略组合，在该策略组合上，任何参与人单独改变策略都不会得到好处。换句话说，如果在一个策略组合上，当所有其他人都不改变策略时，没有人会改变自己的策略，则该策略组合就是一个纳什均衡。
一、格林公式二、平面线积分与路径无关的条件+无旋场、保守场、有势场三、高斯公式+散度四、斯托克斯公式+旋度五、重要的特殊向量场1. 无旋场（基于斯托克斯公式）2. 无源场（基于高斯公式）3. 调和场...
本节为高等数学复习笔记的第三部分，中值定理，计算以及几何应用，主要包括： 有界与最值定理、介值定理、平均值定理、零点定理、费马定理、罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理、泰勒公式（带有拉格朗日余项的泰勒公式和带佩亚诺余项的泰勒公式、带拉格朗日余项的麦克劳林公式）以及积分中值定理（第一积分中值定理和第二积分中值定理）。1.定理1~4 该节四个定理，要求f(x)f(x)f(x)在[a,b]上连续
2024年实验班选拔考试（正式赛）
写本博客是因为最近问我考研用书的同学有些多，自己也有对基础阶段总结一下的意愿，遂写了本博客。本博客涉及的所有书本博主都是做完甚至复盘了两三遍的，文章内容主观性极强，但应该是符合大多考研学生的感受的文章。关于为何写本文的原因还有一点：网络上的经验贴很多都是带着“任务”的，再者就是网络上的云做题选手太多，很多人的经验贴博客都是看了别人的经验贴总结出的经验，美其名曰：集百家之长，这是一种很错误的现象，大
方差和协方差机器学习中常见的两个概念，公式也几乎是随处可见，但是每见一次都像是初次见面，又去想半天各种公式、概念和意义，所以下定决心整理一下。方差和协方差定义方差度量单个随机变量的离散程度，公式如下：σx2=1n−1∑i=1n(xi−x‾)2\sigma^2_x = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2σx2=n−11i=1∑...
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