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人工智能选股框架及经典算法简介华泰人工智能系列之一人工智能和机器学习并不神秘人工智能和机器学习方法并不神秘，其本质是以数理模型为核心工具，结合控制论、认知心理学等其它学科的研究成果，最终由计算机系统模拟人类的感知、推理、学习、决策等功能。理解常用的机器学习算法，有助于澄清对人工智能的种种误解和偏见，帮助我们更清晰地认识人工智能的长处和局限，从而更合理、有效地将人工智能运用于投资领域。

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给出了四阶Runge-Kutta法解常微分方程组的一般公式，并用此公式解了两个实例：捕食者-被捕食者模型和Lorenz方程（蝴蝶效应），附有实验报告和Matlab代码

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测量频率采用等精度法，信号通过高速比较器直接接入FPGA。本题难点是测量时间间隔，相对误差10^-2 ，时间间隔范围0.1US-100MS。因此时间的分辨率要达到1ns,也就是时钟频率要跑到1Ghz,大多数FPGA是不可能完成。本方案采用状态法测量时间间隔，采用PLL倍频出来的250Mhz,等效成1Ghz的采样频率，满足精度要求，工程代码完整分FPGA工程和stm32工程

matlab 相机标定代码 摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵的过程。[1]基本的坐标系：世界坐标系；相机坐标系；成像平面坐标系；像素坐标系[2]一般来说，标定的过程分为两个部分：第一步是从世界坐标系转为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（相机外参，确定了相机在某个三维空间中的位置和朝向）等参数；第二部是从相机坐标系转为成像平面坐标系（像素坐标系），这一步是三维点到二维点的转换，包括K（相机内参,是对相机物理特性的近似）等参数；投影矩阵 ： P=K [ R | t ]