1、资源内容：基于Matlab实现logistic方法（源码+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

单文档或者对话框中，对处理图像进行任意路径保存操作。

Pycharm中import torch报错 问题描述： 今天在跑GitHub上一个深度学习的模型，需要引入一个torch包，在pycharm中用pip命令安装时报错： 于是我上网寻求解决方案，试了很多都失败了，最后在：Anne琪琪的博客中找到了答案，下面记录一下解决问题的步骤： 1、打开Anaconda prompt执行下面命令： conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch 等待运行结束。 2、 测试torch是否安装成功 import torch print(torch.__version__) 如果输出了torch版本号，

在测量数据的获取过程中,经常存在着不确定性,它们影响着参数估计的可靠性。本文通过把不确定度作为参数融入函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点,从另一个角度探讨了不确定性观测数据处理方法,推广了现有的误差理论。

主要介绍了nuxt+axios实现打包后动态修改请求地址的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

COSMIC 功能规模度量方法4.0.1 版度量手册 COSMIC 方法为“业务应用”（或 MIS）软件，“实时软件”，“基础设施 ”软件1以及 一些科学/工程软件2提供了一种度量软件功能规模的标准方法。像 3.0 版一样，ISO/IEC 19761 只包括了基本规范的定义和方法的规则。度量手册的目的 不仅是提供这些规则和定义，而且提供进一步的解释和更多案例，来帮助度量者完全理解如何应用这些方法。度量手册为度量者提供了在实践中应用COSMIC方法最主要的标准描述。

分段曲线拟合方法研究，可以写成一段程序，自动分段拟合

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深入了解消费者购买行为异质性的一种广泛使用的方法是市场细分。 传统的市场细分模型常常忽略消费者行为可能随时间演变的事实。 因此，零售商消耗有限的资源试图为无利可图的消费者提供服务。 本研究调查了科威特国一家中型零售商的增强新近度、频率、货币 (RFM) 分数和消费者终身价值 (CLV) 矩阵之间的整合。 修改后的回归算法调查消费者购买趋势，从销售点数据仓库中获取知识。 此外，本研究应用增强正态分布公式去除异常值，然后采用软聚类模糊 C 均值和硬聚类期望最大化 (EM) 算法对消费者购买行为进行分析。 使用集群质量评估表明，EM 算法的扩展性比模糊 C 均值算法好得多，因为它能够在较小的数据集中分配良好的初始点

为加速针对无线应用的SiP射频设计，必须最大限度地提高设计效率和可预测性。Cadence的射频SiP方法学套件允许从前到后实施SiP设计