低秩矩阵和张量填充算法研究

微服务架构已成为云数据中心的基本服务架构。但目前关于微服务系统弹性缩放的研究大多是基于服务或实例级别的水平缩放，忽略了能够充分利用单台服务器资源的细粒度垂直缩放，从而导致资源浪费。为此，本文设计了主动式微服务细粒度弹性缩放算法。算法通过预测请

微服务架构已成为云数据中心的基本服务架构。但目前关于微服务系统弹性缩放的研究大多是基于服务或实例级别的水平缩放，忽略了能够充分利用单台服务器资源的细粒度垂直缩放，从而导致资源浪费。为此，本文设计了主动式微服务细粒度弹性缩放算法。算法通过预测请

问题1：降低硬件复杂度 在约束1下，优化DFT矩阵的分解，以最小化误差（RMSE）并减少乘法器的数量。 问题2：限制元素实部和虚部取值范围 在约束2下，优化DFT矩阵的分解，以最小化误差并考虑元素实部和虚部的取值范围。 问题3：同时限制稀疏性和取值范围 在同时满足约束

        目前，用于电机转子位置检测的位置传感器主要有光电编码器、旋转变压器、和圆感应同步器等。光电编码器的特点是直接以数字信号输出，无需角度解码，噪声容限大，检测分辨率高，适用于检测高速运转的同步电机。但是不耐冲击和高温，容易受噪声干扰，因

目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、 基本原理  二、无超调 PID 控制器的设计 三、无超调 PID 设计的验证 代码 实现效果图样例 最后     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。

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本文站在程序的角度介绍了目前对市面上的一些面部骨骼自动绑定方案及算法的一些心得 1） 线性混合蒙皮 线性蒙皮公式： 其中Cji代表骨骼变换矩阵（rotation, position,和scale矩阵）。Wi代表第i个顶点的权重，V代表对应的顶点。V`由各个骨骼的累加计算得出。但是线性混合蒙皮

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D-S 证据理论 在信息融合技术领域中，信息融合算法是研巧的核也技术。目前的主流的信息融合 方法大致可Ｗ分为两大类：概率统计类方法和人工智能方法。 其中概率统计类方法主要流行的数学工具或方法有如下几种： 一是采用最简单直观的数学运算融合的加权平均法。 二

源自：系统公正与电子技术 作者：李梦杰  常雪凝  石建迈  陈超  黄金才  刘忠 武器目标分配问题是指挥控制与任务规划领域的关键难点之一, 也是军事运筹领域的基础研究课题。经过多年研究, 武器目标分配问题在陆海空天电等领域都得到了广泛研究, 涌现出了大量模型

参考 机器人路径规划、轨迹优化课程-第六讲-RRT*算法原理和代码讲解 路径规划 | 随机采样算法：PRM、RRT、RRT-Connect、RRT* 基于采样的运动规划算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees) 《改进RRT算法在移动机器人路径规划中的应用研究》 理论基础 RRT*（Rapidly-exploring Random Tree Star）算法

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本文张量的克罗内克积和Khatri–Rao积。 克罗内克积（英语：Kronecker product）是两个任意大小的矩阵间的运算，表示为⊗。简单地说，就是将前一个矩阵的每个元素乘上后一个完整的矩阵。克罗内克积是外积从向量到矩阵的推广，也是张量积在标准基下的矩阵表示。 定义： 例

目录 前言 课题背景和意义 实现技术思路 一、MATLAB 开发环境简介 二、图像分割算法设计  MATLAB代码  实现效果图样例 最后     📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要

目录 第一章：引言 1.1 贝叶斯算法在机器学习中的重要性 1.2 研究背景 1.3 研究目的 1.4 论文结构 第二章：贝叶斯算法概述 2.1 贝叶斯定理 2.2 贝叶斯算法分类 第三章：贝叶斯算法在机器学习中的应用 3.1 贝叶斯分类器 3.2 贝叶斯回归 3.3 贝叶斯聚类 第四章：贝叶斯优化与贝叶斯

定义 若仿射量 Ω bold{Omega} Ω 满足： Ω T = − Ω bold{Omega}^T=-bold{Omega} Ω T = − Ω 则称仿射量 Ω bold{Omega} Ω 为 反对称二阶张量（反称仿射量） 。 由于张量的主不变量不随坐标系的改变而改变，另外在笛卡尔坐标系中反对称张量 Ω bold{Omega} Ω 的矩阵为反对称矩阵，记作：

view() 用于 改变张量的形状 ，但 不会改变张量中的元素值 。 用法1： 例如，你可以使用view 将一个形状是（2，3）的张量变换成（3，2）的张量； 上面的操作相当于，先把形状为**（2，3）的tensor展平，变成（1，6），然后再变成（3，2）.** 用法2： 转换前后张量中的元素个数