linear

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    如果这个答案已经在我无法找到的地方回答,请随时向论坛打我一巴掌。 我在计算N-1矩阵中N×M矩阵和一组已知的地面实况解的最小二乘线性回归。从那里,我想获得每个回归的斜率,截距和残值。基本思想是,我知道应该为每行中的N个样本预测它的实际值,并且我想使用残差确定M列中的哪组预测值是最准确的。 我没有描述矩阵好,所以这里有一个图纸: (N,M) matrix with predicted values

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    组织非自动化仓库(使用叉车)时存在这样的问题。在一天的开始时,仓库中的托盘架上有一些托盘,白天有一些特定数量的货车将托盘导入托盘/从仓库出口托盘。我希望尽量减少叉车在白天的行驶距离,并且(或)尽量减少正在处理即将交货的货车的等候时间(他们正在等待用货盘填满货车)。 我建议了一些非常直观的算法,但如果将它们与最直观的方法进行比较,它们不会产生良好的结果 - 将进口托盘放入仓库中最近的免费机架。我试图

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    我最近一直在通过使用线性采样方法而不是离散方法来优化高斯模糊着色器。 我读了非常翔实的文章: Efficient Gaussian Blur With Linear Sampling 二纹理像素的这种合并的情况下,我们必须调整坐标的确定的距离的纹理像素#1中心坐标应该等于texel#2的权重除以两个权重的总和。在相同的样式中,确定的坐标距texel#2中心的距离应等于texel#1的权重除以两个权

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    我开始使用PETSc库来并行求解线性方程组。我已经安装了所有软件包,并成功运行了petsc/src/ksp/ksp/examples/tutorials /文件夹中的例子,例如ex.c 但是我无法理解如何填充矩阵A,X和B通过从文件读取它们。 在这里,我提供的代码ex2.c文件中: /* Program usage: mpiexec -n <procs> ex2 [-help] [all PETS

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    我想用html5或javascript显示线性测量仪,如fusion charts。做了谷歌搜索我找不到一个类似融合图表有

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    sqlite可以开始降低其性能的限制是什么? 它比传统Mysql Myisam db更高还是更低?最流行的SQL数据库有一个比较?线性回归研究?

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    我有一个数据集(x,y),其中x是一个n维向量,y是一个m维向量。 (m = 3,n> 2) 我的目标是找出拟合(x,y)数据集的x中最好的多项式。 x的尺寸非常大(现在是25),我不想手动输入所有可能性(即x1 * x3 * x5,x1 * x4 * x6,...)。我可以使用Matlab,Mathematica和R.我该怎么做? 此外,我会有兴趣听到您对以下问题的建议:如何从结果中选择最相关的

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    我最近一直在阅读关于sRGB转换及其带来的一些好处。在GPU Gems 3中阅读一篇非常有用的文章,该文章现在免费提供,其中涵盖了一些自动方法vs手动着色器编写的方法。下面是文章: http://http.developer.nvidia.com/GPUGems3/gpugems3_ch24.html 在什么情况下会是有益的,利用手动转换,而非自动转换?在我看来,使用GL_SRGB_EXT传递给g

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    我已经实现了快速排序的顺序版本和并行版本。 我用来验证加速快速排序的最坏情况为我实现:源阵列已经排序,并在我的情况枢轴始终是数组的第一个元素。 因此,分区会生成两个集合,其中一个包含比pivot更小的元素,另一个包含高于pivot的元素,即n-1个元素,其中n是作为快速排序参数传递的数组的元素数功能。递归深度的大小为N -1,其中N是作为快速排序函数参数传递的原始数组的元素数。 观测值:该组由含有

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    设计一个算法,给定一个数组中的n个元素的列表,找出在列表中出现超过n/3次的所有元素。算法应该以线性时间运行(n> = 0) 您需要使用比较并实现线性时间。没有散​​列/过多空间/并且不使用标准线性时间确定性选择算法? 问题是自我阻挡我感觉?