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零阶保持器 在计算机控制系统中，由于CPU只能处理数字信号，而被控对象等过程往往是连续过程，因此计算机控制系统是一个混合系统，包含数字信号、模拟信号、离散模拟信号。而在数字信号通过DA转换为模拟信号的时候，样本点之间需要做连续处理，也就是保持器，保持器有很多种，根据其取Taylor展开的项数确定其为哪阶保持器。如果只取第一项就是零阶保持器。 零阶保持器传递函数推导 对零阶保持器的推导往往采用单位冲激响应，在0时刻给予输入 δ ( t ) \delta(t) δ ( t ) ，则输出为： 我们将这个输出分解为两个信号: 即 g ( t ) = 1 ( t ) − 1 ( t − T ) g(t)=1(t)-1(t-T) g ( t ) = 1 ( t ) − 1 ( t − T ) 之后对其进行拉氏变换： L ( g ( t ) ) = 1 s − e − s T s = 1 − e − s T s L(g(t))=\frac{1}{s}-\frac{e^{-sT}}{s}=\frac{1-e^{-sT}}{s} L ( g ( t ) ) = s 1 ​ − s e − s T ​ = s 1 − e − s T ​ 由于： L ( δ ( t ) = 1 L(\delta(t)=1 L ( δ ( t ) = 1 因此零阶保持器的传递函数就是 L ( g ( t ) ) L(g

  本节课结合了旧版的前半部分（NLP的基本概念的内容）以及新版的绝大多数内容。 0. 本节课程计划 NLP的基本概念和人类语言的本质。 什么是深度学习。 课程安排。 为什么NLP难？ NLP的应用。 1. NLP的基本概念 1.1 什么是NLP？   NLP是计算机科学、人工智能、语言学的交叉学科。   它的目标是让计算机理解人类语言，从而完成有意义的任务。例如： 下订单或者买东西 知识问答，如Siri、谷歌助手、微软小冰等   完全理解和表达语言的内涵是极其困难的，完美的语言理解等效于实现完备的人工智能系统。 1.2 NLP的层次   语言的输入有两种方式，一种是语音识别，一种是文本(OCR和分词)。接下来是形态学(Morphology)，简单可理解为对英文单词进行形态变换，如act->action。   接下来是语法分析和语义分析。最后是篇章处理，它更加注重于通过上下文进行理解。   本门课主要注重于画圈的三大部分，尤其是后两部分（语法分析和语义分析）。 1.3 自然语言处理应用   推荐和广告依然是AI在互联网行业落地最早也最为成熟的两个方向。所以将NLP技术利用于这两个方向也是顺其自然的事情。具体来说： 搜索(拼写自动纠正) 在线广告匹配   现如今NLP最火热的两个方向分别是知识图谱和智能客服（聊天机器人）。 1.4 人类语言的特殊之处   自然语言与信号处理

*/ /*--> */ report Z_PP_FIND_MULTBOM_MAT no standard page heading message - id YMM line - count 81 line - size 650 . "207 ************************************************************************ *INCLUDE ************************************************************************ include < LINE >. ************************************************************************ *DDIC ************************************************************************ tables :MARA,MARC,BKPF,MARD,MAST. ************************************************************************ *ALV层级关系定义 ***********************************

Function: CS_BOM_EXPL_MAT_V2 功能：BOM展开 参数： Import： CAPID：application id DATUV：有效开始日 EMENG：数量 MTNRV：物料 MEHRS：多阶层bom展开 WERKS：工厂 STLAN：bom用途 Tables： STB：展开明细 说明：一般定义上面几个参数就可以了，鉴于该函数参数太多，就不一一说明了. STB內表的componet quality (count), 有mnglg和mngko, 一般取後者,更準確些. 還要注意 CALL FUNCTION 'UNIT_CONVERSION_SIMPLE' 參數四舍五入不選上. 原代码： *&---------------------------------------------------------------------* *& Report Z_PP_FIND_MULTBOM_MAT *& *&---------------------------------------------------------------------* *& *& *&---------------------------------------------------------------------* *------------------------------

1.语言模型 语言模型是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看做一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为 w 1 , w 2 , . . . , w T w_1,w_2,...,w_T w 1 ​ , w 2 ​ , . . . , w T ​ ，那么在离散的时间序列中， w t ( 1 ≤ t ≤ T ) w_t(1\leq t\leq T) w t ​ ( 1 ≤ t ≤ T ) 可看做在时间步t的输出或者标签。给定一个长度为T的词的序列 w 1 , w 2 , . . . , w T w_1,w_2,...,w_T w 1 ​ , w 2 ​ , . . . , w T ​ ，语言模型将计算该序列的概率： P ( w 1 , w 2 , . . . , w T ) P(w_1,w_2,...,w_T) P ( w 1 ​ , w 2 ​ , . . . , w T ​ ) 语言模型可用于提升语言识别和机器翻译的性能。例如，在语言识别中，给定一段“厨房食油用完了”的语言，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型判断出前者的概率大于后者的概率，我们就可以根据相同读音的语言输出“厨房里食油用完了”的文本序列。 在机器翻译中，如果对英文“you go first

语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T T T 的词的序列 w 1 , w 2 , … , w T w_1, w_2, \ldots, w_T w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P ( w 1 , w 2 , … , w T ) . P(w_1, w_2, \ldots, w_T). P ( w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ ) . 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 n n n 元语法（ n n n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。 语言模型 以下公式，CSDN使用的是KaTeX（latex的渲染器）,不支持align，但可以用aligned 将\begin{align } 改为\begin{aligned}* 假设序列 w 1 , w 2 , … , w T w_1, w_2, \ldots, w_T w 1 ​ , w 2 ​ , … , w T ​ 中的每个词是依次生成的，我们有 P ( w 1 , w 2 , … , w T ) = ∏ t = 1 T P ( w t ∣ w 1 , … , w t − 1 ) = P ( w 1 ) P ( w 2 ∣ w 1 ) ⋯ P ( w T ∣ w 1 w 2

此次博客的内容为对task01和task02的学习内容进行一次复习总结，方便以后复习学习。 线性回归 给定数据集 D = { ( x 1 ; y 1 ) , ( x 2 ; y 2 ) , ⋯   } D=\{(x_1; y_1), (x_2; y_2),\cdots \} D = { ( x 1 ​ ; y 1 ​ ) , ( x 2 ​ ; y 2 ​ ) , ⋯ } 试图学习此数据集，得到一个线性模型 y ^ = b + w x \hat{y} = b + wx y ^ ​ = b + w x 使该模型尽可能准确的反映 x i x_i x i ​ 和 y i y_i y i ​ 的关系 线性回归问题归结为求参数 b , w b, w b , w ，使得损失函数J J = ∑ i = 1 n [ y i − y ^ i ] 2 = ∑ i = 1 n [ y i − ( b + w x i ) ] 2 J=\sum_{i=1} ^n{\left[y_i-\hat{y}_i\right]^2}=\sum_{i=1}^n{\left[y_i-(b+wx_i)\right]^2} J = i = 1 ∑ n ​ [ y i ​ − y ^ ​ i ​ ] 2 = i = 1 ∑ n ​ [ y i ​ − ( b + w x i ​ ) ] 2 取最小值

记录几条疑问 The sample size required for a target utility level increases with the privacy constraint. Optimization methods for large data sets must also be scalable. SGD algorithms satisfy asymptotic guarantees Introduction 主要工作简介： \quad In this paper we derive differentially private versions of single-point SGD and mini-batch SGD, and evaluate them on real and synthetic data sets. 更多运用SGD的原因： \quad Stochastic gradient descent (SGD) algorithms are simple and satisfy the same asymptotic guarantees as more computationally intensive learning methods. 由于asymptotic guarantees带来的影响： \quad to obtain

# include <iostream> # include <bits/stdc++.h> using namespace std ; int MaxLoading ( int w [ ] , int c , int n ) { queue < int > Q ; int bestw = 0 ; int i = 1 ; int ew = 0 ; int r = 0 ; for ( int j = 2 ; j <= n ; j ++ ) r = r + w [ j ] ; Q . push ( - 1 ) ; while ( true ) { int wt = ew + w [ i ] ; if ( wt <= c ) { if ( wt > bestw ) { bestw = wt ; } if ( i < n ) Q . push ( wt ) ; } if ( ew + r > bestw && i < n ) Q . push ( ew ) ; ew = Q . front ( ) ; Q . pop ( ) ; if ( ew == - 1 ) { if ( Q . empty ( ) ) return bestw ; Q . push ( - 1 ) ; ew = Q . front ( ) ; Q . pop ( ) ; i ++ ; r = r - w [ i ]

SDOI2019 快速查询 考虑维护双标记，题目的难点在于如何维护单点赋值操作。 推式子发现，直接修改原本的值变为$\frac{x-add}{mul}$，用hash维护下标即可。 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 #define MOD 10000019 4 namespace hash{ 5 #define sz 299999 6 int h[300010], num[300010], clo[300010]; 7 int All, CLO; 8 inline int get_Num(int x) { 9 int wt = x % sz; 10 while(num[wt] != x && num[wt]) { 11 ++ wt; 12 if(wt == sz) wt = 0; 13 } 14 num[wt] = x; 15 return wt; 16 } 17 inline int upd(int x, int y, int CL) { 18 int wt = get_Num(x); 19 if(clo[wt] < CLO) h[wt] = All; 20 int ret = y - h[wt]; 21 h[wt] = y; clo[wt] = CL; 22 return ret; 23 } 24 inline