yuxiaoxi21的博客

原创 make: warning: Clock skew detected. Your build may be incomplete.

编译时出现waningmake: warning: Clock skew detected. Your build may be incomplete.原因：时间错乱，编译目录中的文件的最后修改时间是 当前系统时间的未来。比如当前系统时间是2019年，但是目录中已经有2020年的文件了解决方案：1：在Linux命令行中输入 make clean,将之前编译生成的文件都删除掉2...

原创 心水网站

笑遍世界：http://smilejay.com/2012/08/warning-clock-skew/刚日读经，柔日读史：https://decodezp.github.io/2019/01/07/quickwords9-skylake-pipeline-1/AZERIA ：https://azeria-labs.com/writing-arm-assembly-part-1/江...

原创 DSP微架构

微架构又叫指令集架构（Instruction Set Architecture,ISA）.DSP的微架构（流水线，指令集，基本运算单元等）SIMD:单指令多数据流，用于打包指令集整数 四级流水：取指（instruction fetch） 解码(instruction decode） 执行（Execute） 写回流水线是否越深越好？当然不是合适最好。流水线越深吞吐率越高性能越好，...

转载 高斯判别分析（GDA）简介

https://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4424436.html

转载 世界各个地区WIFI 2.4G及5G信道一览表（附无线通信频率分配表）

http://www.sohu.com/a/143179782_202311

转载 物理层PHY与MAC层（数据链路层的下层）

物理层（Physical Layer）是计算机网络OSI模型中最低的一层，位于OSI参考模型的最底层，它直接面向实际承担数据传输的物理媒体（即通信通道），物理层的传输单位为比特（bit），即一个二进制位（“0”或“1”）。实际的比特传输必须依赖于传输设备和物理媒体，但是，物理层不是指具体的物理设备，也不是指信号传输的物理媒体，而是指在物理媒体之上为上一层（数据链路层）提供一个传输原始比特流的...

转载 matlab中各种高斯相关函数

原文链接：https://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/5894030.html最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[mult...

转载 详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

声明：本文为原创文章，发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载，但请务必保留本信息，注明文章出处。 本文作者: nebulaf91 本文原始地址：https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981/ 最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maxi...

转载 多元高斯分布（The Multivariate normal distribution）

刚刚写了一波专栏直观数学漫谈，今天来强答一发这个问题，前面的一元以及维度不相关的多维高斯分布熟悉的可以直接跳过好，让我们来研究研究这个看起来这么复杂的多元高斯分布吧，我也顺便学一学LaTeX公式书写吧，毕竟还是人生第一次写LaTeX公式！先从均值为0，方差为1的一元正态分布开始，概率密度函数为：在均值为 ，方差为 的情况下，需要标准化一下: ，标准化之后方差变为1，标准化的意...

原创 人生没有白走的路，每一步都算数

今天心情不大好，有些糟糕。导火索是成绩排名出来了，垃圾的自己都受不了。关于成绩知道考试和开题会影响成绩，可是依旧敷衍了事，不知道自己怎么了，没有动力，做事拖延。最近刚刚和华为签了三方，工作地上海，所以开始研究上海的落户积分政策，好吧，我的积分不够，研究生期间没有参加任何比赛，大抵是因为自己的懒惰吧，懒得报名，又或者是因为本科期间参加比赛参加的已经恶心了，不想再参加任何比赛。结果是当时的...

原创 最大似然与最大后验估计

原创 随机过程中的独立与不相关

个人理解，如有错误，欢迎指正！ 相关系数   或   Cov(X,Y)=0   或   时，称X和Y不相关（线性不相关） 时，X和Y相互统计独立 独立是用概率密度函数从本质上定义的，相关是用数字特征二阶矩定义的因此，独立一定不相关，不相关不一定独立。对于高斯过程来说，独立和不相关是一样的，因为高斯过程的独立可以用二阶矩表示...

原创 似然函数精彩理解集合

专业人士的操作是看维基百科https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function感谢知乎的作者1、似然与概率的区别在英语语境里，likelihood 和 probability 的日常使用是可以互换的，都表示对机会 (chance) 的同义替代。但在数学中，probability 这一指代是有严格的定义的，即符合柯尔莫果洛夫公理 (Kolmo...

转载 先验概率，后验概率，贝叶斯公式直观理解

https://www.cnblogs.com/yemanxiaozu/p/7680761.html

原创 AI入门书籍推荐，网站资源推荐

  以下书籍大多是深入浅出，生动形象类型的，适合我这种非计算机专业出身，数学功底不强，又对AI富有热情的小伙伴，以下书籍均可在CSDN找到资源，还有什么好的资源书籍推荐，欢迎留言《算法图解》-----Aditya Bhargava 《大话数据结构》------程杰  《机器学习实战》------Peter Harrington 《统计学习方法》------李...

原创 三次指数平滑——matlab实现

三次指数平滑原理，见 https://blog.csdn.net/lynnucas/article/details/47830593和https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192%%时间：2018.5.16%%作者：司艳玲alpha=0.3;beta=0.3;gamma=0.5;fc=12;k=12;%%X=lo...

转载 matlab常用函数

原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_531bb7630101625h.htmlMatlab内部常数      eps：浮点相对精度  pi：圆周率  exp：自然对数的底数e  i 或 j：基本虚数单位  inf：无限大，例如1/0  NaN：非数值（Not a number），例如0/0  pi：圆周率 p（= 3.1415926...）  realmax：系...

原创 机器学习，线性回归关于梯度下降法和正规方程的流程

转载 matlab自定义函数的几种方法

1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；3、Inline:无需M文件，直接定义；4、匿名函数；5、Syms+subs: 无需M文件,直接定义；6、字符串+subs：无需M文件,直接定义；7、直接通过@符号定义.1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：%

原创 助教工作体会

助教工作体会我做的是电路课的助教，在批作业的过程中也收获到很多。本来刚开始看着那一大摞作业，65本，每本里面都10多道题，很是头疼，心里有点抗拒，不想批。但是我必须按时把作业批出来，才能保证老师能够按计划，有序的进行接下来的教学工作。我个人认为自己是有很严重的拖延症的，不到最后，能拖就拖，可是批作业这个事情我没有拖，我知道我拖了会影响整个班级的教学进度，给自己鼓鼓气也就开始批了，批完后我发现，我其...

转载 如何给信号加噪声，matlab

Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算http://www.ilovematlab.cn/thread-54155-1-1.html(出处: MATLAB中文论坛)在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。在MATLAB中可以用randn产生

转载 到底什么是最小二乘法

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7445c2940102wjz8.html#commentComment最小二乘法，又是一个即熟悉又陌生的名字。对于学工科的我，简直就是听着最小二乘长大的(汗。。。)。但是，之前碰到要用最小二乘法的时候，我采取的办法都是拿来主义（抄。。。），并没有系统的了解一下什么是最小二乘法。包括最小二乘这个叫法，也从来都不理解（一直以为是一个外

原创 压缩感知常用基础数学概念

支撑集：定义信号向量中非零值的位置序号的集合为信号的支撑集，用supp()表示。例如，向量a={3,0,0,0,2,0,5,0,0}  则supp(a)={1,5,7}

转载 欢迎使用CSDN-markdown编辑器

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