数据库整合的限制注意： Confluence 自带的 XML 方式导出方法并不适用于备份和整合大数据集。这里有一些第三方的数据库工具你可以使用能够帮助你对大数据集进行备份和整合。如果你在选择正确工具的方面需要帮助，或者你需要对整合整个过程需要帮助，你可以联系 Atlassian Experts 来获得相关的指导。数据库整合有下面 2 种方法可以帮助你对对数据进行整合，这两种方法在下面的内容中进行描
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数据库 时间：
2018-06-05 10:19:32
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f:=(x,y)->x^2*sin(2*y); fx:=diff(f(x,y),x); fy:=diff(f(x,y),y); 或 f:=(x,y)->x^2*sin(2*y); fx:=D[1](f)(x,y); fy:=D[2](f)(x,y); f:=(x,y)->x^2+3*x*y+y^2; ...
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2018-05-21 12:32:15
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题解： 我发现拉格朗日乘数法真是个好东西。。 我是不会说我数学竞赛求最值都是用这个东西的 由于我不太会打那个符号就用li代表通常偏导数中的lanmuda 。。。 这题里化简一下就可以得到 2 li * ki * ?(vi??vi′?)* vi^2?=1 然后一旦li确定 我们会发现这个三次函数是单峰 ...
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2018-05-20 20:15:01
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一、定义 数学中，如果一个函数足够平滑的话，已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下，泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。 泰勒公式是将一个在x=x0处具有n阶导数的函数f(x)利用关于(x-x0)的n次多项式 ...
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2018-05-17 23:20:20
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前面讲到如何将状态空间量建模，现在用PID控制方法并通过m语言来实现： 搞清楚这两个问题，加深对ＰＩＤ控制器的理解： ｕ = Kp * (x_last - x(i)) + Ki * (x_last - 2 * x(i - 1) + x(i - 2)) + Kd * x_last u为控制量，x_la ...
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2018-05-17 11:33:42
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机器学习中往往需要刻画模型与真实值之间的误差，即损失函数，通过最小化损失函数来获得最优模型。这个最优化过程常使用梯度下降法完成。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。 1. 梯度 解释梯度之前需要解释导数与偏导数。导数与偏导数的公式如下： ... ...
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2018-05-13 23:43:13
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牛顿法需要计算目标函数的二阶偏导数，计算复杂，而且有时目标函数的海森矩阵无法保持正定，因此有人提出了拟牛顿法：一种类似牛顿法的方法。思路是不用二阶偏导数就构造出可以近似海森矩阵的正定对称阵。拟牛顿条件是指出了用来近似的矩阵应该满足的条件。 ...
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2018-05-13 21:07:59
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求解非线性优化问题的有效手段 牛顿法：优点：收敛速度快 缺点：定步长迭代，有时会使函数值上升。计算量大，要求函数必须有连续的一、二阶偏导数，海森矩阵必须正定 拟牛顿法：在牛顿法的基础上加入了寻求最优步长因子 示例代码：求解目标函数的局部最小值 主函数： 目标函数： 运行结果： ...
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2018-05-13 13:49:49
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那么一般的曲线的切线该怎么定义呢？且看下文！ $P(x_{0},y_{0})$和$Q(x_{0} + \Delta x,y_{0} + \Delta y)$分别是上图曲线上不同的两点（这意味着$\Delta x \neq 0$），Q可以选在P的右边也可以选在左边（这意味着$\text{Δx}$可正可 ...
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2018-05-13 12:05:22
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syms f x1 x2 f=(1/2)*x1^2+x2^2; x=[2;1]; a=[1 0;0 2];% A g1=diff(f,x1); g2=diff(f,x2); g=[g1;g2];%导数 % x1 g11=subs(g1,{x1,x2},{x(1) x(2)}); g22=subs(g... ...
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2018-05-10 21:47:36
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