Newton

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”，后台回复A010.02即可获取 一、单级倒立摆概述 　　倒立摆是处于倒置不稳定状态，人为控制使其处于动态平衡的一种摆，是一类典型的快速、多变量、非线性、强耦合、自然不稳定系统。由于在实际中存在很多类似的系统，因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义。 　　单级倒立摆系统 （ Simple Inverted Pendulum System ） 是由倒立摆和小车两部分组成。小车依靠直流电动机施加控制力，可以在导轨上左右移动，其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定竖立在小车上而不倒，达到动态平衡 [1] 图1 倒立摆小车系统 Fig1. Inverted Pendulum on a Cart 　　图中 F 为施加于小车的水平方向的作用力， 是摆杆的倾斜角。若不给小车施加控制力，摆杆会左右倾斜，控制的过程即当摆杆出现偏角，在水平方向给小车以作用力，通过小车的水平运动，使摆杆保持在垂直位置，意即控制系统的状态参数，以保持倒立摆的倒立稳定。 　　倒立摆系统由6大部分组成，并构成一个闭环结构，包括计算机、数据采集卡、电源及功率放大器、直流伺服电机、倒立摆本体和两个光电编码器等模块，如图2所示。 图2 倒立摆系统结构组成示意图 Fig2 Structure of the Single Inverted Pendulum System 二

[TOC] 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：<a target="_blank" href="https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html"> https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html </a> scikit-learn库之逻辑回归 相比较线性回归，由于逻辑回归的变种较少，因此scikit-learn库中的逻辑回归类就比较少，只有 LogisticRegression 、 LogisticRegressionCV 和 logistic_regression_path 。 接下来将会讨论这三者的区别，由于是从官方文档翻译而来，翻译会略有偏颇，有兴趣的也可以去scikit-learn官方文档查看 https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.linear_model ，需要注意逻辑回归和线性回归都在 sklearn.linear_model 包中。 一、LogisticRegression 1.1 使用场景 逻辑回归一般使用于分类场景，可以使用参数让普通的二元分类问题变成多分类问题。 1.2 代码 from

上个世纪70年代，内存又慢又贵， 程序员得想尽一切办法节省内存。 那个时代的编译器也比较差劲 所以，70年代的程序员几乎都写得一手好汇编。 为了帮助程序员写好汇编，这个时候的CPU也有意把指令集做了增强。 80年代初，Intel 的x86 CPU和微软的DOS被IBM选中，成为了IBM PC兼容机的处理器和操作系统。 在摩尔定律的支配下， x86 CPU 变得越来越复杂。 最后，连编译器都受不了了。 IBM研究院的John Cocke发现，处理器提供的大量指令集和寻址方式并不会被编译器生成的代码用到。 既然如此，为什么不设计一个新的指令集，保留这最常用的20%的指令呢？ 这样CPU的设计和实现岂不更加简单？ 这就是著名的 精简指令集（RISC） 的思路。 当时，IBM，加州大学伯克利分校的David Patterson，斯坦福大学的John Hennessy是RISC研究的先驱。 RISC可不仅仅把指令做了精简，还有其他一些非常重要的提升。 新理论的诞生从来都不是一帆风顺的，当时CICS的一些设计大师就持不同意见。 David Patterson憋着一口气，带领自己的学生，设计出了一款RISC处理器， 1982年， RISC-I处理器发布了。 看到RISC有如此表现，一大批公司开始采用RISC的思路来设计处理器，RISC如同星火燎原之势，迅速攻占了服务器端市场。

<table border="0"> <tr> <td><a href="#lecture_info"> 课程信息 </a></td> <td><a href="#schedule"> 教学计划 </a></td> <td><a href="#remark"> 注记随记 </a></td> <td><a href="#homework"> 作业 </a></td> </tr> </table> <a name="lecture_info"> 课程信息 </a> 曲阜师范大学数学科学学院, 2019级信息与计算科学专业. 上课时间: 1-18周 , 周二3-4节，周四1-2节，周五3-4节. 6课时/周, 共计108课时. 上课地点: 数学楼106教室. 晚自习答疑: 待定. 教材: 数学分析(上册，第五版) , 华东师范大学数学科学学院 编, 高等教育出版社, 2019, ISBN: 9787040506945. 第4版上册教材 下载 数学分析(下册，第五版) , 华东师范大学数学科学学院 编, 高等教育出版社, 2019, ISBN: 9787040513233. 习题解答: 数学分析习题课讲义(2), 李傅山、王培合 编著, 北京大学出版社, 2018, ISBN: 9787301291856. 参考资料: 【1】 吉米多维奇数学分析习题集学习指引(第2册) , 谢惠民、沐定夷

牛顿迭代法 今天我们学习牛顿迭代法，如果我们尝试搜索的话，会发现它是这么介绍的。 牛顿迭代法（Newton’s method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。 我想你可能只看得懂这个是牛顿提出的吧，其实它是牛顿解复杂方程的方法，通常这类方程没有求根公式，不像一元二次方程有公式。 下面我来讲讲牛顿迭代法的几何方面的意义 首先画一个函数图像 在二次函数上取一个初始的点，作为迭代点 作过改点的切线，交坐标轴. 进行计算切线方程 重复第一步操作，直到算出结果为止。. 6 通过以上结果我们得出牛顿迭代法的公式 : 下面通过一个例子来尝试这个算法。 题目:计算√2 的具体值 : 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381303/blog/4327218

ML之sklearn：sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法之详细攻略 目录 sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法 sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法 class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_model._logisticclass LogisticRegression(BaseEstimator, LinearClassifierMixin, SparseCoefMixin): """ Logistic Regression (aka logit, MaxEnt) classifier. In the multiclass case, the training algorithm uses the one-vs-rest (OvR) scheme if the 'multi_class' option is set to 'ovr', and uses the cross-entropy loss if the 'multi_class' option is set to 'multinomial'. (Currently the

Newton插值法 Aitken逐次插值法虽然具有承袭性的特点，但其插值公式是递推型的，不便于进行理论分析。为此，可以把n次插值多项式改写成升幂的形式： N n ( x ) = c 0 + c 1 ( x − x 0 ) + c 2 ( x − x ) ( x − x 1 ) + ⋯ + c n ( x − x 0 ) ( x − x 1 ) ⋯ ( x − x n − 1 ) (10) N_n(x)=c_0+c_1(x-x_0)+c_2(x-x)(x-x_1)+\cdots+ c_n(x-x_0)(x-x_1)\cdots(x-x_{n-1}) \tag{10} N n ​ ( x ) = c 0 ​ + c 1 ​ ( x − x 0 ​ ) + c 2 ​ ( x − x ) ( x − x 1 ​ ) + ⋯ + c n ​ ( x − x 0 ​ ) ( x − x 1 ​ ) ⋯ ( x − x n − 1 ​ ) ( 1 0 ) 其中， c 0 , c 1 , c 2 , ⋯   , c n c_0,c_1,c_2,\cdots,c_n c 0 ​ , c 1 ​ , c 2 ​ , ⋯ , c n ​ 为待定系数。根据定理1，该多项式是惟一存在的。将插值条件 N n ( x i ) = f ( x i ) ( i = 0 , 1 , 2 , ⋯   , n ) N

方式一：修改配置文件（需停止docker服务） 1、停止docker服务 systemctl stop docker.service（关键，修改之前必须停止docker服务） 2、vim /var/lib/docker/containers/container-ID/config.v2.json 修改配置文件中的目录位置，然后保存退出 "MountPoints":{"/home":{"Source":"/docker","Destination":"/home","RW":true,"Name":"","Driver":"","Type":"bind","Propagation":"rprivate","Spec":{"Type":"bind","Source":"//docker/","Target":"/home"}}} 1 3、启动docker服务 systemctl start docker.service 4、启动docker容器 docker start <container-name/ID> 方式二：提交现有容器为新镜像，然后重新运行它 $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 5a3422adeead ubuntu:14.04 "/bin/bash" About a

问题： I'm looking for the fastest way to determine if a long value is a perfect square (ie its square root is another integer): 我正在寻找确定 long 值是否是完美平方（即，其平方根是另一个整数）的最快方法： I've done it the easy way, by using the built-in Math.sqrt() function, but I'm wondering if there is a way to do it faster by restricting yourself to integer-only domain. 通过使用内置的 Math.sqrt() 函数，我已经完成了简单的方法，但是我想知道是否有一种方法可以通过将自己限制在仅整数域中来更快地完成操作。 Maintaining a lookup table is impractical (since there are about 2 31.5 integers whose square is less than 2 63 ). 维护查找表是不切实际的（因为大约有2 31.5个 整数，其平方小于2 63 ）。 Here is the very simple and

1. BruteSolver This class implements brute-force exhaustive search (try all possible bases) to solve LPs. This method solves the std form LP min (c.T * x) s.t. Ax = b, x >= 0 using brute-force exhaustive search (try all possible bases). That is, try all possible basis matrices (i.e. all m-combinations of basic indices) and take best. Parameters: c, A, b (np arrays): specify the LP in standard form Returns: -1 if LP is infeasible or optimal is (±) infinity, else x (np array): solution to the LP class BruteSolver: def solve(self, c, A, b): c,A,b=check(c,A,b) m = A.shape[0] # rank of A indices =