极限专题
【matlab 求极限】limit函数求极限
syms x;y1=(4*x^3-2*x^2+x)/(3*x^2+2*x);limit(y1,x,0) >> syms x;y1=(4*x^3-2*x^2+x)/(3*x^2+2*x);limit(y1,x,0)ans =1/2>>
量化交易面试：什么是中心极限定理？
中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）是概率论和统计学中的一个重要定理，它描述了在一定条件下，独立随机变量的和的分布趋向于正态分布的性质。这个定理在量化交易和金融分析中具有重要的应用价值。以下是对中心极限定理的详细解释： 基本概念： 中心极限定理指出，当我们从一个具有任意分布的总体中抽取足够大的样本时，样本均值的分布将近似于正态分布，无论原始总体的分布是什么样的。
《挑战极限，畅享精彩 ——韩星地带：逃脱任务 3 震撼来袭》
在综艺的浩瀚星海中，总有那么一些节目如璀璨星辰般闪耀，而《韩星地带：逃脱任务 3》无疑就是其中的佼佼者。 2024 年，这个令人热血沸腾的真人秀节目再度回归，为观众带来一场惊心动魄的冒险之旅。节目由韩国 “国民 MC” 刘在石领衔主持，他那无与伦比的综艺感和控场能力，如同定海神针般，稳稳地把控着节目的节奏。权俞利，少女时代的魅力成员，勇敢与智慧并存，在节目中展现出令人惊叹的一面。新加入的金东炫
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型
分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类预测Matlab程序DBO-Xgboost 多特征输入单输出 含基础模型 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. XGBoost模型建立3. DBO优化XGBoost参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于蜣螂优化极限梯度提升决策树的数据分类
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. RELM模型建立3. SSA优化RELM参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-R
为什么在很多应用中常采用正态分布/高斯分布、中心极限定理
为什么在很多应用中常采用正态分布/高斯分布？ 当我们由于缺乏关于某个实数上分布的先验知识而不知道该选择怎么样的形式时，正态分布是默认的比较好的选择，有两个原因： 一，我们想要建模的很多分布的真实情况是比较接近正态分布的。 中心极限定理说明很多独立随机变量的和近似服从正态分布。 二，在具有相同方差的所有可能的概率分布中，正态分布在实数上具有最大的不确定性。 因此，我们可以认为正态分布是对模型加入的
【高等数学】【综合习题】第一章：函数、极限与函数连续性
文章目录 一. 选择二. 填空题1. 泰勒公式2. 积分与极限 三. 大题 一. 选择 x p {x^p} xp 放到一起求极限 正常思路求解：求积分即可。 带入求导：题型不具备典型性。 直接按照求导公式 有界性arctanx的函数图像。 函数图像与极限的结合 取特殊值 夹逼
基于BP神经网络的极限载荷预测，BP神经网络详细原理，BP神经网络训练窗口详解
目录 摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于BP神经网络的极限载荷预测 效果图 结果分析 摘要 本文总结BP神经网络的参数设置，训练函数，传递函数，学习函数，画图函数，性能函数，创建函数，详解nntraintool训练窗口，基于BP神经网络的极限载荷
回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-KELM结合Adaboost集成的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出
回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-KELM结合Adaboost集成的数据预测Matlab程序 多特征输入单输出 文章目录 一、基本原理1. 数据预处理2. PSO优化（粒子群优化）3. KELM训练（核极限学习机）4. AdaBoost集成5. 模型评估和优化6. 预测总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 回归预测|基于粒子群优化核极限学习机PSO-
极限的性质【下】《用Manim可视化》
通过前面的极限的定义，现在是计算极限的时候了。然而，在此之前，我们需要一些极限的性质，这将使我们的工作变得简单一些。我们先来看看这些。 接下来的例子中 极限的性质： 6.幂函数的极限 在这个性质n中可以是任何实数(正数、负数、整数、分数、无理数、零等)。 例如，考虑的情况n=2。 对于任意整数n都可以这样做。 接下来我们实现一下该性质： 示例代码： from manim
极限的性质【上】《用Manim可视化》
通过前面的极限的定义，现在是计算极限的时候了。然而，在此之前，我们需要一些极限的性质，这将使我们的工作变得简单一些。我们先来看看这些。 极限的性质： 1.常数对极限的影响 1.首先，我们假设和存在，那就是c是常数，那 换句话说，我们可以将一个乘法常数从极限中“分解”出来。 通过一下图像都能证实上面的性质。但前提是，该函数在极限位置存在极限。 实现代码 ： from m
推动专家混合模型的极限：用于指令调优的极端参数高效MoE
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 MoE是一种在特定子任务上具有专门化子模型（专家）的神经网络架构，这些子模型可以独立优化，以提高整体性能。然而，传统的MoE在大规模应用时面临挑战，因为需要在内存中存储所有专家。这不仅增加了内存的需求，而且在完全微调（full fine-tuning）时计算成本极高。为了克服这些限制，Cohere for AI的研究团队提出了一种极端参数高效的MoE方法。
manim动画：利用极限的定义证明极限。
函数的证明 用极限的定义来证明下面的极限。 要用极限的定义证明 ，我们可以使用极限的定义： 设f(x)在包含a的开区间中对所有x≠a有定义，设L为实数。然后 如果，任意一个，存在一个 ，以至于如果对于所有x在f的定义域内,然后 用定义我们得到：, 同时 要用极限的定义证明 ，我们可以使用极限的定义：对任意的，存在 ，使得当 时，有 ，其中 和 。 证
分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序
分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序 文章目录 前言分类预测|基于哈里斯鹰优化混合核极限学习机的数据分类预测Matlab程序HHO-HKELM多特征输入多类别输出含基础程序 一、HHO-HKELM模型HHO-HKELM 分类预测的详细原理和流程1. **混合核极限学习机（HKELM）概述**2. **
分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM
分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM 文章目录 前言分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM 一、SSA-KELM模型SSA-KELM 分类预测的详细原理和流程1. 核极限学习机（KELM）概述2. 麻雀搜索算法（SSA）概述
极限基础：变化率在manim中的实现
一，变化率的介绍 这里我们要考虑一个函数，它表示一些量，其变化为x不同。例如，也许f(x)表示x纪要。或者是汽车行驶的距离x小时。在这两个例子中，我们使用了x来表示时间。答案是肯定的x不必表示时间，但它可以生成易于可视化的示例。 我们在这里要做的是确定多快f(x)在某个时候发生变化，比如x=a.这称为瞬时变化率，有时简称为瞬时变化率f(x)在x=a. 与切线问题一样，此时我们能做的就是估计变
八岁编程小天才：45分钟挑战AI极限，聊天机器人一鸣惊人
一位8岁的小女孩，用短短45分钟就搭建出了一个聊天机器人，吸引了180万人的在线围观。 Cursor，这款被Cloudflare副总裁家8岁女儿青睐的AI代码编辑器，成为全网热议的焦点。 甚至许多网友出来发话力挺。 AI编程，从复杂到简单 传统的编程往往需要深厚的计算机知识和长时间的实践，但Cursor的出现，让编程变得如同魔法一般简单。
回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出
回归预测|基于北方苍鹰优化核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-KELM 多特征输入单输出 文章目录 一、基本原理1. 基本原理核极限学习机（KELM） 2. NGO-KELM回归预测流程1. 数据预处理2. 核极限学习机（KELM）模型构建3. 北方苍鹰优化（NGO）4. 模型训练与预测5. 模型评估 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 回归预测|基
概率论之中心极限定理学习笔记
独立同分布的中心极限定理 n 个相互独立同分布的随机变量之和的分布近似于正态分布，n 愈大，此种近似成都愈好 使用严格地数学定义上述定理： 定理一（独立同分布的中心极限定理） 定理说明 例子：
07：极限-零点定理和介值定理
1、零点定理 定义：f(x)在[a, b]上连续，且f(a)·f(b) <0.则存在 ξ ∈ \xi ∈ ξ∈[a,b],使 f ( ξ ) = 0 f(\xi)=0 f(ξ)=0 1.1.介值定理（最大最小值定理） 定义：f(x)在[a,b]上连续，则f(x)在[a, b]上有最大值和最小值。即：m≤f(x)≤M。 2介值定理 定义：f(x)在[a,b]上连续，最大值为M，最小值为m,
回归预测|基于北方苍鹰优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-HKELM 多特征输入单输出
回归预测|基于北方苍鹰优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-HKELM 多特征输入单输出 文章目录 前言回归预测|基于北方苍鹰优化混合核极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-HKELM 多特征输入单输出 一、NGO-HKELM 模型1. NGO（北方苍鹰优化算法）2. HKELM（混合核极限学习机）3. NGO-HKELM回归预测模型建模流程总结 二、实验结果
AI突破极限：颠覆传统的图像拼接算法全面教程与独家优化方法（附源码）
目录 前言 一、论文解读 1.1视差容忍的无监督深度图像拼接 摘要 1. 2引言 2. 相关工作 2.1 传统图像拼接 2.2 深度图像拼接 3. 方法 3.1 无监督变换构建 3.1.1 变换参数化 3.1.2 变换流程 3.1.3 变换优化 3.2 无监督无缝合成 3.2.1 动机 3.2.2 合成流程 3.2.3 合成优化 3.3 迭代变换适应
1个人躲，5个人抓！《极限竞速：地平线5》全新游戏模式“捉迷藏”即将推出
风靡全球的赛车竞速游戏《极限竞速：地平线5》即将推出全新游戏模式——捉迷藏(Hide & Seek)。 《极限竞速：地平线5》日前发布了全新预告，展示了即将于 9 月 10 日推出的捉迷藏模式游戏玩法。该预告是日前举办的2024 年科隆国际游戏展 Xbox 展会直播上的收支宣传片。预告证实捉迷藏模式为5 vs 1 玩法，负责藏得玩家只有1 名，必须在 5 名寻找者抓住他之前冲过终点线。 在
【AI Agent极限挑战赛】三大赛题揭晓
由AIGC开放社区联合联想拯救者、英特尔共同主办的【2024 AI Agent极限挑战赛】于8月17日在上海中庚聚龙酒店成功举办。赛事全面考察参赛者将AI技术应用于实际问题的能力。比赛内容包括对大语言模型的理解、提示词（Prompt）的结构化调优技术、个人助理Agent的开发，以及利用大模型生成文本、图片和视频等多种内容的能力。 赛事共设置“舆情热点话题文章全自动写作大师”、“AI系统运