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Latex排版系统中的数学符号
LaTeX 数学符号速查表1. 希腊字母 符号 LaTeX 代码 符号 LaTeX 代码 \alpha \Alpha \beta \Beta \gamma \Gamma \delta \Delta \epsilon \Epsilon \varepsilon \zeta \Zeta \eta \Eta \theta ... -
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Linux相关
与Linux相关的命令和文件夹
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Magic-Number
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数学建模-评价类算法总结
评价类算法总结评价想要完成评价,需要确定两件事情: 1.确定评价对象,例如一件事,一个人 2.确定评价对象指标,即用什么评价 完成评价思路流程图graph LR a(构建评价体系) --> b(数据预处理,例:正向化,标准化,归一化) b --> c(模型计算,例:Topsis -> 计算距离,熵权法 -> 信息熵) c --> d(确定权重,例:层次分析法,熵... -
数学建模-灰色关联分析法
灰色关联分析计算变量之间的关联度 灰色:介于白色(完全已知,完全可预测)与黑色(完全未知,完全无法预测或分析),部分信息已知,存在一定的不确定和模糊性 核心:求母序列和子序列的差值 思路流程图graph LR a(先统一量纲) --> b(求差值,得到差值的矩阵) b --> c(找矩阵中的最大值和最小值) c --> d(用公式计算关联系数) d --> e(按条件... -
数学建模-模糊综合评价法
模糊综合评价通过隶属函数,处理界限模糊的概念,使评价量化 核心:确定隶属函数 隶属函数:通过对意见的统计分析,确定[0,1]的映射关系,但隶属函数本身不确定,需要认为确定 隶属度:符合条件的程度 隶属度类型1.偏大型2.中间型3.偏小型类似于Topsis的正向化,但是计算隶属度的函数不确定 隶属函数确定方式1.模糊统计法(较为主观,不常用)通过调查问卷,专家评估等用频率确定隶属度 2.指派法... -
数学建模-熵权法
熵权法目的是为了给各个指标顶权重 指标数据离散程度越大，对综合评价的区分作用越强，权重越高 物理熵与信息熵关系物理熵正向化，标准化，归一化信息熵物理熵系统越混乱越大，信息熵不确定性越小越小 信息熵各个名词之间的关系信息熵:信息熵值反映了一个离散随机变量X的平均信息度，为了确定一个信号中包含了多少信息 信息效用值:包含了多少有效信息熵权:根据信息熵定的权重 思路流程图graph LR a(**... -
数学建模-Topsis法
Topsis法矩阵正向化指标类型1.极大型(利润型) 越大越好 处理方法:直接找最大值即可 2.极小型(成本型) 越小越好 处理方法: 处理后数据最大值处理前数据 3.中间型(Ph值) 越靠近某个值越好 处理方法: 处理后数据最优值指标值处理前数据 数据越好,数据越差 4.区间型(温度) 在某个范围内越好 处理方法: 处理后数据最佳区间指标值处理前数据 矩阵标准化尾濑消除不同指标的量纲 处理... -
数学建模-层次分析法
层次分析法权重计算计算方法1.算术平均法: 归一化：按列求和，元素除于求和的结果，再按行求平均值 2.几何平均法： 按行相乘开n次方，得到一列数据，再归一化 3.特征值法：把最大特征值的特征向量归一化得权重 一致性检验 为一致满足一致不满足一致 Python代码一致性检验1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435... -
yolov5模型训练复现报告及遇到的问题
yolov5模型训练复现报告及遇到的问题原文地址 原文地址 复现环境 复现环境 1.VMware Workstation 17 Pro2.Windows 10 21H23.Git 2.51.0.2 复现过程Anconda环境搭建首先先从官网把Anconda程序下载下来，如果没有账号的需要注册或者用Google...
Mel0ny's records
