一、模板参数1.类型模板参数在 Grid 示例中，Grid 模板有一个模板参数：存储在网格中的类型。编写类模板时，您需要在尖括号内指定参数列表，例如：template这个参数列表类似于函数或方法中的参数列表。与函数和方法一样，你可以编写具有任意多个模板参数的类。此外，这些参数不必是类型，它们可以有默认值。2.非类型模板参数非类型参数是普通参数，如整数和指针——这类参数你可能已经在函数和方法中很熟悉了。然而，非类型模板参数只能是整型（char、int、long 等）、枚举类型、指针、引用、std::nullptr_t、auto、auto& 和 auto*。C++20还允许浮点类型和类类型的非类型
1.概述gamma分布与指数分布、泊松分布甚至其它一些混合分布有较为紧密的联系，本文通过对比与之相关的概率分布，建立某种联系并推导其概率密度函数，以便加深理解与认知。2.Gamma分布的必要性在设置Gamma分布的两个参数α、β 并将它们代入公式之前，有必要考虑该分布的必要性为什么我们必须发明Gamma分布？（即为什么存在这种分布？）何时应使用Gamma分布进行建模？伽马分布与指数分布有极为紧密的联系，指数分布预测等待时间，是在某件事情直到发生前需要等待的时间。而伽马分布预测等待时间，指的是直到第k个事件发生需要等待的时间。3.Gamma分布的PDF推导 已知从泊松过程可以推导出指数分布
文章目录前言正射投影透视投影总结前言在webgl中，三维空间中的所有物体不是会都被绘制出来，只有当它在可视范围内时，才会进行绘制。因为不在可视范围中的物体即使绘制也不会在屏幕上显示。除了水平和垂直范围内的限制，WebGL还限制观察者的可视深度，即"能够看多远"。水平视角、垂直视角、可视深度，三者定义了可视空间。常用的可线空间分为两种：由正射投影（orthographicprojection）产生的长方体状可视空间由透视投影（perspectiveprojection）产生的锥体状可视空间正射投影经过正射投影后，场景中的物体大小尺寸都不会改变，即物体大小与其所在的位置没有关系，如下图所示：物体投
常系数微分方程的解法微分方程的类型：常微分方程解法：1.为什么非要用数值解的解法来解常微分方程呢？2.为什么必须要给出一个初始值才能求解呢？常微分方程数值解解法：欧拉法梯形欧拉法龙格库塔法MATLAB代码实例实例1：实例2：实例3：微分方程的类型：常微分方程偏微分方程常微分方程解法：数值解解析解1.为什么非要用数值解的解法来解常微分方程呢？是因为并不是所有常微分方程都可以写出原表达式，从而算出精确的解析解，所以我们只能用数值分析的方法去近似。如下面这个常微分方程：dydx=x⋅y\frac{dy}{dx}=x\cdotydxdy=x⋅y我们是可以求出原函数的。先将yyy除到左边来，dxdxd
Web框架Web框架可以简单的理解为是基于互联网的Web服务端>>>:socket服务端1.WeB框架本质认识1.我们可以这样理解：我们所写的Web框架其实就是一个socket服务端，而且用户的浏览器就是一个socket客户端。2.本质上：浏览器是一个socket客户端，服务器是一个socket服务端2.MVC设计模型我们先对MVC设计模式进行介绍，它是Web设计模式的经典之作，MTV模式也是在它的基础上衍生而来。MVC是Model-View-Controller的缩写，其中每个单词都有其不同的含义：Modle代表数据存储层，是对数据表的定义和数据的增删改查；View代表视图层，是系统前端显示
当需要寻找大量数据中的最大值的时候，比如从2G个float16中寻找其中的最大值，是一件耗时的操作。现计划通过小样本来发掘数据的规律，对最大值进行预测。方案：step1，从2G个float16中截取64段float16，每段中包含64个float16；step2，从这些数据中发掘统计规律；step3，预测最大值；step4，将预测值与真实最大值进行对比。
☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法（4）HMM预测问题：维特比算法☕️本文来自专栏：大道至简之机器学习系列专栏❤️各位小伙伴们关注我的大道至简之机器学习系列专栏，一起学习各大机器学习算法❤️还有更多精彩文章（NLP、热词挖掘、经验分享、技术实战等），持续更新中……欢迎关注我，个人主页：https://blog.csdn.net/qq_36583400，记得点赞+收藏哦！📢个人GitHub地址：https://github.com/fujingnan目录先总结一波：一、何为概率计算二、前向算法三
从上个世纪卡尔曼滤波理论被提出，卡尔曼滤波在控制论与信息论的连接上做出了卓越的贡献。为了得出准确的下一时刻状态真值，我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法，这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型，通过对下一时刻系统的初步状态估计（即状态的先验估计）以及测量得出的反馈相结合，最终得到改时刻较为准确的的状态估计（即状态的后验估计），其核心思想即为预测+测量反馈，而这两者是通过一个变化的权值相联系使得最后的状态后验估计无限逼近系统准确的状态真值，这个权值即为大名鼎鼎的卡尔曼增益。可以说，卡尔曼滤波并不与传统的在频域的滤波
CRC校验原理与FPGA实现（含推导过程）写在前面一、CRC校验原理1.1CRC校验基本概念1.2CRC校验计算1.2.1发送端CRC校验码计算1.2.1.1CRC校验码计算方法1.2.1.2CRC校验码计算例子1.2.2接收端CRC校验1.2.2.1校验通过1.2.2.2数据段出错1.2.2.3CRC校验码段出错二、CRC校验电路设计2.1串行CRC校验电路推导2.1.1长除法电路推导2.1.2线性移位法电路推导2.1.3串行CRC校验小结2.2并行CRC校验电路推导（单个时钟出结果）三、RTL级代码3.1长除法串行CRC校验RTL级代码3.2线性移位寄存器法串行CRC校验RTL级代码3.3
我们经常需要在一些问题中研究坐标系的关系，这里讲讲最常见的极坐标和直角坐标的雅克比矩阵的推导。以二维坐标为例，三维坐标也是同理。1.直角坐标和极坐标直角坐标表示为(x,y)(x,y)(x,y)，极坐标表示为(ρ,φ)(\rho,\varphi)(ρ,φ)，它们之间有如下的关系：ρ2=x2+y2,φ=arctanyx;x=ρcosφ,y=ρsinφ\begin{aligned}\rho^2=x^2+y^2,\quad&\varphi=\arctan\frac{y}{x};\\x=\rho\cos\varphi,\quad&y=\rho\sin\varphi\end{aligned}ρ2=x
