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02:48 AM · Dec 19 ,2025
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技術極客領袖 - 為什麼實際圖像的主點座標與理想狀態下主點的座標會產生偏差

虛數i 虛數是什麼？ 為什麼要承認虛數？ 虛數怎麼就表示旋轉了？ 其實，人們建立複數理論，並不是因為人們有時需要處理根號裏是負數的情況，而是因為下面這個不可抗拒的理由：如果承認虛數，那麼 n 次多項式就會有恰好 n 個根，數系一下子就如同水晶球一般的完美了。 但複數並不能形象地反映在數軸上，這不僅是因為實數在數軸上已經完備了，還有另外一個原因：沒有什

多項式 , 線性變換 , 人工智能 , 深度學習 , 線性代數

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網絡安全守衞 - Labview點查詢框自動二維數組自動索引設置步驟

1、二維插值之插值節點為網格節點 已知m x n個節點：（xi，yj，zij）(i=1…m,j=1…n)，且xi,yi遞增。求（x，y）處的插值z。 Matlab可以直接調用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) m維和n維向量，表示節點， z0 為n×m維矩陣，表示節點值， x,y 為一維數組，表示插值點， x 與 y

多項式 , 擬合 , 大數據 , 數據倉庫 , 插值

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風華絕代的java - prepareforTest 多個值

1. 簡介： 主要是Andrew W.Moore 的課件Predicting real-valued outputs: an introduction to regression學習筆記（逐步完成)。 2. 單一參數線性迴歸 single parameter linear regression 前面關於PRML第一章學習筆記中已經貼了該部分。注意最後的最優求解很

多項式 , 線性迴歸 , 數據 , prepareforTest 多個值 , 架構 , 後端開發

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mob64ca13f9e726 - 手把手教你開發人工智能微信小程序(1)：線性迴歸模型-

【人工智能】迴歸模型 迴歸是監督學習中的一種問題類型，用於求解從無數個連續數值中選擇答案。學習訓練和使用迴歸模型，可使我們能夠解決這類問題。 線性迴歸模型 使用輸入輸出為線性關係的函數表示模型，且這類模型專門用於解決迴歸問題。 單變量線性迴歸模型 \[f(x)=kx+b \] 輸入特徵：\(x\) 模型參數：\(k,b\)

多項式 , 線性迴歸 , 多元線性迴歸 , Css , 前端開發 , HTML

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技術領航舵手 - crc xmodem校驗計算

CRC 簡介 循環冗餘校驗（Cyclic redundancy check） 通稱CRC。是一種根據網絡數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存後可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來並且附加到數據後面，然後接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來説，循環冗餘校驗的值都是32位的整數。由於

機器學習 , 多項式 , 數據 , 數據完整性 , crc xmodem校驗計算 , CRC , 人工智能

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編程夢想實現家 - 冗餘域控服務器架構圖

上午老師講解PPT課件，內容主要為：局域網，以太網與IEEE 802.3，IEEE802.11 令牌環網的基本原理，透明傳輸。冗餘碼的運算，差錯控制（檢驗編碼） 一．注：網絡層到數據鏈路層傳送的是數據報，數據鏈路層傳送的是幀。 二．差錯控制（檢驗編碼CRC算法，FCS幀檢驗序列） CRC（Cyclic Redundancy Check）循環冗餘校驗碼

冗餘域控服務器架構圖 , 多項式 , 數據鏈路層 , 架構 , 後端開發 , 校驗碼

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u_56701 頭像

hackernew - 循環 remove

有理數 有理數出現的最早，它是伴隨人們的生產實踐而生產的。0也是有理數。有理數是整數和分數的集合，整數也可看做是分母為一的分數。注意，“無限循環小數” 也可以表示為有理數，是因為 “無限循環小數” 可以表示為分數。然後 “無限不循環小數” 無法表示為分數，所以它被稱之為 “無理數”。 無理數 無理數的發現，應該歸功於古希臘畢達哥拉斯學派。無理數的出現，與德謨克利

機器學習 , 循環小數 , 多項式 , 循環 remove , 無限循環 , 人工智能

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u_16213577 頭像

信息小飛俠 - 如何用控制點校正dem

用SARscape做干涉處理時（InSAR/DInSAR），在軌道精煉的一步，必須輸入控制點文件（refinement GCP file），用於修正干涉相位和解纏後的相位。 用於優化的控制點可以是斜距座標（方位向和距離向座標），也可以是地理座標（xyz）高程可以自動從輸入的參考DEM上獲取。一般情況下，都是輸入SAR座標的。如果控制點用於不同軌道的

機器學習 , 地理編碼 , 多項式 , 數據 , 如何用控制點校正dem , 人工智能

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