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python plt可视化——打印特殊符号和制作图例

1、打印特殊符号matplotlib在公式书写上面跟latex很相似,接下来我们就特殊符号,上标下标来具体展示一下。import matplotlib.pyplot as pltx = [i+1 for i in range(20)]y = xplt.figure()plt.title(r'$\alpha$ > $\beta$')# 打印α>βplt.x

判断一串字符是不是单词

对于判断一串字符是不是英语单词,比如cake是英语单词,ccck不是,这要怎么做呢?其实方法很多,可以去下个电子版英语词典,将其用python读入,做成一个键值对的大字典。当然,更方便地,nltk为我们提供了这样的接口,使得可以快速判断一串字符是不是单词。from nltk.corpus import wordnetword = 'case'if wordnet.synsets(word)...

计算复杂性第十章——复杂性高级专题

\quad本章主要内容包括近似算法、概率算法、交互式证明系统、并行计算和密码学。一、近似算法\quad某些NPC问题我们可以用多项式时间得到其近似解。例如最小顶点覆盖问题,我们就可以用如下算法得到一个2倍近似的解:对于图G,我们重复以下操作直至G中所有的边都与标记的边相邻:1.在G中找出一条不与任何有标记的边相邻的边;2.给这条边做上标记。最后输出所有标记的边的顶点即可。\quad上述算法给出的顶

#密码学
数字通信第三章——无记忆调制方法

\quad用来在信道上传输信息的波形sm(t)s_m(t)sm​(t)可以是任意形式,然而,这些波形的差别在于幅度、相位或频率,由此产生不同的数字调制方法。假设输入二进制数字序列的速率为Rbits/sR bits/sRbits/s。一、脉冲幅度调制PAM\quad特点:用不同的载波幅度来承载信号。基带PAM信号波形:sm(t)=Amp(t)(1≤m≤M)s_m(t)=A_mp(t)(1\le m\

图论——极图和托兰定理

一、lll部图的概念与特征lll部图定义:完全lll部图定义:如果在一个lll部图G中,任意部ViV_iVi​中的每个顶点同G中其它各部中的每个顶点均邻接,称G为完全lll部图。记作: G=Kn1,n2,⋯ ,nl(ni=∣Vi∣,1≤i≤l)G=K_{n_1, n_2,\cdots, n_l}(n_i = |V_i|, 1 \le i \le l)G=Kn1​...

数字通信第五章——载波与符号同步

为什么需要进行符号同步?接收机同步采样的需要,必须从接收信号中导出符号定时。为什么需要进行载波同步?相干检测的需要,接收机必须估计载波相位的偏移。一、信号参数估计两个参数:传播延迟τ\tauτ和载波相位ϕ=−2πfcτ\phi=-2\pi f_c \tauϕ=−2πfc​τ。令θ={ϕ,τ}\theta=\{\phi,\tau\}θ={ϕ,τ},则估计两个基本准则:1.MAP准则2.最大似然准则M

社区发现算法之——Louvain

1、什么是社区如果一张图是对一片区域的描述的话,我们将这张图划分为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大,而子图之间关联性尽可能低时,这样的子图我们可以称之为一个社区。2、社区发现算法及评价标准社区发现算法有很多,例如LPA,HANP,SLPA以及我们今天的主人公——Louvain。不同的算法划分社区的效果不尽相同。那么,如何评价这些算法孰优孰劣呢?用模块度modularity来衡量。模...

图论(八)——割边割点和块

一、割边(桥)\quad桥,顾名思义,连接两块区域的中介,桥断了,那么这两块区域便不能相互流通了。说明在一张图中,能称之为桥的边是连通图中这样一条边,如果这条边断开了,那么图便不连通。如下图所示,红色的边即为割边(桥),这些边断开了整张图便不连通。\quad如何寻找这样一条边呢?直观来看,我们可以依次遍历图中每一条边,判断断开该边后该图是否连通(判断图是否连通可以从图中任一顶点开始进行DFS...

现代数字信号处理第九章——盲信号处理

在实际的许多信号处理场合,信号处理所需的各种信息并不全部已知,这时的信号处理称为盲信号处理。 本章主要内容:盲信号处理基本概念Bussgang盲均衡原理SIMO信道盲辨识算法;子空间方法和互关系方法盲波束形成算法一、盲信号处理基本概念系统辨识:根据系统输出信号(观测数据),求解系统输入输出关系盲系统辨识:不知道系统输入信号,只知道系统输出信号时的系统辨识盲解卷积:仅知道系统输出信号,不知道系统的冲

图论(十二)——偶图的匹配问题

一、图的匹配与贝尔热问题\quad图匹配概念:如果M是图G的边子集(不含环),且M中的任意两条边没有共同顶点,则称M是G的一个匹配或对集或边独立集。如下图所示:\quad若顶点是M中某条边的顶点,则称它为M饱和点,否则为M非饱和点。\quad最大匹配 M— 如果M是图G的包含边数最多的匹配,称M是G的一个最大匹配。特别是,若最大匹配饱和了G的所有顶点,称它为G的一个完美匹配。一个图一定存在...

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