凸组合融合算法推导

① 多源异构数据融合技术要用到什么算法

根据林业信息系统数据特点，在不改变原始数据的存储和管理方式下，提出一种基于webser-vice的异构数据集成模型，利用gml进行空间数据集成，使用svg实现空间数据可视化。建立gml＆svg的webgis应用模型，该模型能较好地实现异构数据源统一、透明的访问，保证数据的完整性、安全性和一致性，为林业多源异构空间数据的集成提供解决方案。有效地实现林业信息异构数据的共享。

② 长安欧尚Z6将于5月15日开启预售 搭载2.0T+8AT动力组合

易车讯 近日，我们从官方渠道获悉，长安欧尚Z6将于5月15日开启预售。新车除了颇具科幻感的造型外，2.0T+8AT以及蓝鲸iDD动力总成的加入也凸显了其高端化的走向。据了解，新车或定位在10万元-15万元的价格区间左右。

根据易车App“热度榜”显示的数据，长安欧尚Z6排名第19位，如需更多数据，请到易车App查看。

③ D-S证据理论数据融合 具体算法

m (O)=（m1 (O)×m2 (O)+m1 (O)×m2 (Θ)+m2(O)×m1 (Θ)）=0.3464
m(Θ)= m1(Θ) × m2(Θ)=0.6536
难道标准答案有误？

④ python scikit-learn 有什么算法

1，前言

很久不发文章，主要是Copy别人的总感觉有些不爽，所以整理些干货，希望相互学习吧。不啰嗦，进入主题吧，本文主要时说的为朴素贝叶斯分类算法。与逻辑回归，决策树一样，是较为广泛使用的有监督分类算法，简单且易于理解（号称十大数据挖掘算法中最简单的算法）。但其在处理文本分类，邮件分类，拼写纠错，中文分词，统计机器翻译等自然语言处理范畴较为广泛使用，或许主要得益于基于概率理论，本文主要为小编从理论理解到实践的过程记录。

2，公式推断

一些贝叶斯定理预习知识：我们知道当事件A和事件B独立时，P（AB）=P（A）（B），但如果事件不独立，则P（AB）=P（A）P（B|A）。为两件事件同时发生时的一般公式，即无论事件A和B是否独立。当然也可以写成P（AB）=P（B）P（A|B），表示若要两件事同事发生，则需要事件B发生后，事件A也要发生。

由上可知，P（A）P（B|A）= P（B）P（A|B）

推出P（B|A）=

其中P（B）为先验概率，P（B|A）为B的后验概率，P（A|B）为A的后验概率（在这里也为似然值），P（A）为A的先验概率（在这也为归一化常量）。

由上推导可知，其实朴素贝叶斯法就是在贝叶斯定理基础上，加上特征条件独立假设，对特定输入的X（样本，包含N个特征），求出后验概率最大值时的类标签Y（如是否为垃圾邮件），理解起来比逻辑回归要简单多，有木有，这也是本算法优点之一，当然运行起来由于得益于特征独立假设，运行速度也更快。

8. Python代码

# -*-coding: utf-8 -*-

importtime

fromsklearn import metrics

fromsklearn.naive_bayes import GaussianNB

fromsklearn.naive_bayes import MultinomialNB

fromsklearn.naive_bayes import BernoulliNB

fromsklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

fromsklearn.linear_model import LogisticRegression

fromsklearn.ensemble import RandomForestClassifier

fromsklearn import tree

fromsklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

fromsklearn.svm import SVC

importnumpy as np

importurllib

# urlwith dataset

url ="-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data"

#download the file

raw_data= urllib.request.urlopen(url)

#load the CSV file as a numpy matrix

dataset= np.loadtxt(raw_data, delimiter=",")

#separate the data from the target attributes

X =dataset[:,0:7]

#X=preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)

#print(X)

y =dataset[:,8]

print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包GaussianNB ")

model= GaussianNB()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包MultinomialNB ")

model= MultinomialNB(alpha=1)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的朴素贝叶斯算法包BernoulliNB ")

model= BernoulliNB(alpha=1,binarize=0.0)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的KNeighborsClassifier ")

model= KNeighborsClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的LogisticRegression(penalty='l2')")

model= LogisticRegression(penalty='l2')

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的RandomForestClassifier(n_estimators=8) ")

model= RandomForestClassifier(n_estimators=8)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的tree.DecisionTreeClassifier()")

model= tree.DecisionTreeClassifier()

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的GradientBoostingClassifier(n_estimators=200) ")

model= GradientBoostingClassifier(n_estimators=200)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

print(" 调用scikit的SVC(kernel='rbf', probability=True) ")

model= SVC(kernel='rbf', probability=True)

start_time= time.time()

model.fit(X,y)

print('training took %fs!' % (time.time() - start_time))

print(model)

expected= y

predicted= model.predict(X)

print(metrics.classification_report(expected,predicted))

print(metrics.confusion_matrix(expected,predicted))

"""

# 预处理代码集锦

importpandas as pd

df=pd.DataFrame(dataset)

print(df.head(3))

print(df.describe())##描述性分析

print(df.corr())##各特征相关性分析

##计算每行每列数据的缺失值个数

defnum_missing(x):

return sum(x.isnull())

print("Missing values per column:")

print(df.apply(num_missing, axis=0)) #axis=0代表函数应用于每一列

print(" Missing values per row:")

print(df.apply(num_missing, axis=1).head()) #axis=1代表函数应用于每一行"""

⑤ 求解，帮帮忙

除行政管理类不考数学，其他三人都在数学考试。考试内容

数学是
中国微积分，函数，极限，连续
概念和考试
函数表示法的内容有界性功能。单调。周期性和奇偶校验复杂的功能。反函数。
建立的性质和基本功能的图形段中的功能的基本初等函数和限位功能的属性的列定义的和隐函数的函数的数量限制的左极限和无穷小的权限的函数和无限大量的概念及其关系四两个条件限制的操作和无穷无穷小的比较极限的性质存在：单调有界准则和夹逼准则两个重要的限制：输入初等函数的

连续函数函数的概念，性质不连续性
连续性测试在闭区间上连续函数的要求
1.理解函数，主函数符号，概念会建立应用问题的函数。
2.了解有界性的功能。单调。周期性和奇偶性。
3.理解复合函数及分段函数的概念，了解反函数及隐函数的概念。
4.掌握基本初等函数及其图形的性质，了解初等函数的概念。
5.理解极限的概念和功能限制列数（包括左极限和右极限）的。
6.理解的性质和两个标准限制的存在限制，这四个控制算法的限制寻求掌握使用的两个重要的限制限制的方法。
7.理解无穷小的概念和基本性质。掌握比较的无穷小方法。理解无穷大的概念及其与无穷小的关系。
8.理解的功能（包括左和右连续连续），将确定的函数的不连续点型连续性的概念。
9.了解基本连续性的连续函数的性质和功能，了解连续函数在闭区间上的性质（有界性质的最大值和最小值定理，介值定理），并会应用这些性质。
二，平面曲线的切线和正常的衍生物和关系的一种可变几何形状的差异
考试
衍生物及其衍生概念和导函数的经济意义的功能所指可以引导和连续性差分4基本的四则运算衍生化合物的功能函数。反函数的微分法高阶导数的一阶差分微分不变的形式，隐函数中值定理洛必达（L'医院）判别函数的性质不均匀的法律Extreme图形函数单调函数。最大和最小
考试拐点和渐近线函数曲线图描绘功能要求旅馆1.理解概念之间的关系，并且可以引导和连续性的衍生物之间，衍生物理解几何意义和经济意义（包括余量和弹性的概念），将找到的切平面方程和曲线的正规方程。
2.掌握基本初等函数的导数。推导规则衍生4的算法和复杂的功能，分段函数会找到一个函数的导数将与隐函数导数被否定。
3.了解高阶导数的概念，会发现高阶导数的一个简单函数。
4.理解导数和微分的微分关系的概念，以及一阶微分形式不变性将区分功能。
5.理解罗尔（罗尔）定理。拉格朗日（拉格朗日）中值定理。了解泰勒定理。柯西（柯西）中值定理，掌握这四个定理的简单应用。
6.洛杉矶尔必达将用法律寻求限制。
7.主控判别方法单调函数，理解函数极值的主函数极值，最大值和最小值及其应用的概念。
8.衍生物将被用于确定图形的凹凸的函数（注意：在该间隔中，将函数的二阶导数有足够的时间，所述的图形是凹的;这时，该图形是凸的） ，将寻求函数图形拐点和渐近线。
9.描述一个简单的图形功能。
三个基本属性，的一个变量微积分考试内容

原有的功能和积分方程和定积分定积分中值定理和积分的基本性质的基本概念，不定积分不定积分函数的概念上限函数牛顿 - 莱布尼茨衍生物（牛顿 - 莱布尼兹）公式不定积分和定积分的换能器元件积分法和综合异常（广义）积分定积分的应用
考试要求
1.理解原函数的概念与不定积分，掌握不定积分和基本积分公式的基本性质，掌握不定积分换能器元件组成，并集成了零件。
2.了解定积分和本质的概念，了解定积分中值定理，理解函数的积分上限，并会寻求它的衍生物，掌握牛顿和莱布尼兹公式定积分的换能器元件组成和分部积分法。
3.面积计算会使用定积分的平面图形。体积和旋转体的功能的平均值，会利用定积分求解简单的经济应用问题。
4.了解广义积分的概念，会计算广义积分。
四，限制和的二元函数的二元函数
多元函数微积分考试内容
多元函数的概念，这个概念的连续性几何意义范围内的连续函数极值区域二元多元函数的封闭性这一概念和多元复合函数的求导方法及全微分多元函数极值的二阶偏导数的隐函数求导的计算偏导数的条件。双重积分的最大值和最小值的概念。简单的反常二重积分
考试要求计算的基本性质和无界区域
1.理解多元函数的概念，了解几何意义二元函数。
2.了解二元函数的极限与连续性的概念，了解自然界中的有界闭区域二元连续函数。
3.学会与全微分的概念，多元函数的偏导数，并会寻求一阶和二阶偏导数的多元复合函数，微分也是不错的选择，将寻求偏导数，多元隐函数。
4.理解多元函数极值极值的概念和条件，以获得对不同的功能极端的理解充分条件是否存在的二元函数极值存在的必要条件，将寻求一个二元函数极值，会用拉格朗日乘子法的条件极值，会寻求最大和最小简单的多元函数，并解决简单的应用问题。
5.理解二重积分和基本属性的概念，掌握二重积分的计算方法（直角坐标极坐标）。学无界区域是相对简单的，将计算出的异常的二重积分。一个必要条件为系列和收敛的概念，基本性质
5，无穷级数
考试内容
概念常数项级数的收敛与发散，并与进展和绝对收敛和条件收敛几何级数的收敛正项级数收敛系列任意歧视法的交错级数的收敛幂级数与莱布尼茨定理及其收敛半径。简单的方法寻找电源系列及幂级数收敛区间初等函数（指开区间）和功率系列的电源系列中的基本属性和功能衔接的收敛域范围扩展功能
考试要求
1.收敛与发散学习系列。收敛级数和概念。
2.理解为一系列的必要条件的基本性质和级数收敛掌握融合和几何级数的情况进展的分歧，掌握正项级数的和比率的衔接对比试验鉴别法。
3.了解的任何系列的绝对收敛与条件收敛与绝对收敛与收敛的关系的概念，了解交错级数的莱布尼茨判别法。
4.将寻求幂级数，收敛性和收敛域区间的收敛半径。
5.学会收敛幂级数的基本性质及其范围（和职能的连续性，分项和分项积分微分），将寻求简单收敛幂级数在其范围和功能
6.理解。 。 。和麦克劳林（麦克劳林）扩展。
的六阶解决方案的本质，基本概念变量
考试内容
ODE ODE可分离的微分方程齐次微分方程线性微分方程和二阶结构定理解决方案的简单应用线性微分方程
考试常系数线性微分方程和差分方程的线性微分方程常系数一阶微分方程的特解通解的概念，简单的非齐次线性微分方程和微分差分方程需要
1。学习微分方程和它们的顺序，该溶液中，一般的解决方案，概念和初始条件的特殊解决方案等。
2.掌握变量可分离的微分方程。均相法求解微分方程和一阶线性微分方程。
3.将常系数二阶齐次线性微分方程解。
4.了解的性质和结构定理线性微分方程的求解，自由进入的解决方案将多项式。指数函数。正弦函数。二阶非齐次线性微分方程的余弦函数。
5.了解微分和差分方程的通解和特解象的概念。
6.了解一阶法求解线性微分方程常系数。
7.会用微分方程求解简单的经济应用问题。

线性代数
的决定因素
考试内容和
决定因素行的性质的基本概念（列）展开定理
考试要求
1.学习的概念决定因素，掌握自然的决定因素。 2.
的性质，并会应用行列式行列式的行（列）展开定理计算行列式。
两个充分必要条件的方形矩阵乘法方阵
考试内容
矩阵的概念，矩阵的线性运算矩阵的权力的概念和性质行列式矩阵的逆矩阵的转置可逆的等效陪初等初等变换矩阵的矩阵矩阵矩阵矩阵秩块矩阵及其操作
考试要求
1.理解矩阵的概念，了解矩阵，矩阵的数量，定义和对角矩阵，三角矩阵的性质，了解对称矩阵的定义和反对称矩阵和正交矩阵状的性质。线性运算，乘法
2.主矩阵，转置以及它们的操作的规则，理解功率的性质和产物的方阵方阵行列式。
3.理解逆矩阵的充分必要条件的概念，掌握逆矩阵的性质和矩阵可逆的，理解伴随矩阵的概念，将伴随矩阵求逆矩阵使用。
4.了解和基本初等变换矩阵的矩阵和矩阵等价的概念，理解矩阵的秩的概念，掌握求逆矩阵的方法排名初等变换。
5.了解分块矩阵，掌握算法块矩阵的概念。
三，矢量
考试内容
向量的线性组合的概念，并表示无关组同等职级高线性线性线性相关和线性向量组独立的向量向量组向量向量组的矩阵向量的秩独立的向量之间的内积级的线性关系正交规范化方法
考试要求
1.理解向量，向量加法和多个主乘法法则的概念。
2.理解向量和线性表示，线性相关，线性无关的概念，掌握向量的线性相关性的设置，对自然和无关的线性判别法向量组的线性组合。
3.了解线性无关向量组的极大组的概念，将寻求无关组及秩的最大线性向量组。
4.了解向量等同于理解秩和它的秩矩阵的行（列）之间的向量之间的关系的概念。
5.了解内积的概念。大师组正交线性无关的向量归施密特（施密特）方法。
四，克莱姆线性方程组线性方程可解不可解，并确定解决方案，以齐次线性方程组和非齐次
1的通解的基础上
考试内容
线性方程组（克莱默）规则。克莱姆法则解决方案将使用通用的解决方案
考试与齐次线性方程组元线性方程组的非齐次线性方程组的要求之间的线性方程组（导出组）解决方案的相应的解决方案。
2.掌握非齐次线性方程组的方法来确定有解无解。
3.理解线性方程组的齐次解的概念基础，掌握解决方案的基本制度和齐次线性方程组解的整体解决方案。
4.了解通过该解决方案的非齐次线性方程组的概念和结构。
5.掌握求解线性方程组的初等行变换的方法。
五概念特征值？值和特征向量的特征值？和特征向量
考试内容
矩阵，类似的性质和矩阵间的性质的概念相似性角化病的必要和充分的条件和相似对角实对称矩阵的特征值值和特征向量和类似的对角矩阵
考试要求
1.了解特征值，特征向量的概念，掌握特征值，主矩阵的特征值值与特征向量法的性质。
2.理解类似把握相似性矩阵的性质矩阵的概念中，基质可以是相似的充分必要条件角化病，主矩阵相似对角矩阵的方法的理解。
3.掌握实对称矩阵的特征值值和特征向量的性质。
六，二次
考试内容
二次转型和矩阵表示合同和秩矩阵，通过正交变配电二次型二次型正定的方法为标准型二次惯性定理二次型的标准形与规范形矩阵
考试要求
1.理解的将被表示为矩阵形式二次型二次型的概念，了解合同和合同变换矩阵的概念。
2.了解二次型的秩的概念了解二次型的标准形，规范形的概念，了解惯性定理，会用正交变换和分配方式的二次型为标准型。
3.理解正定二次型。概念正定矩阵，以及反歧视法的掌握。概率论

基本性能与数理统计酒店与概率的操作完成事件组的概念和随机事件的概率
考试内容
随机事件和经典样本空间的概率的关系事件的基本公式为事件独立几何概率条件概率的重复试验
独立检验要求的概率
1.了解样本空间（基本事件空间）的概念的概率，理解随机事件的概念，主该事件的关系和操作。
2.理解概率，条件概率的概念，概率把握计算的概率和经典几何概率的基本性质，加成的概率掌握式，式减法，乘法公式，全概率公式和贝叶斯（贝叶斯）式等。
3.了解事件，掌握事件概率计算独立性独立性的概念;了解，掌握方法的独立重复的概念来计算事件的概率。分布的随机
二，概率分布函数和随机变量的属性及其分布的概念
考试内容
随机变量的离散分布的随机变量的随机变量的分布
连续型随机变量的共同概率密度随机变量考试变量函数需要
1.理解随机变量的概念，了解分布函数

的概念和性质，并会计算与随机变量的概率相关的事件。
2.了解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1分布，二项分布，几何分布，超几何分布，泊松（泊松）分布及其应用。
3.泊松定理高手结论和应用条件，将泊松分布二项分布来近似。
4.理解连续型随机变量及其概率密度，掌握均匀，正态分布，指数分布及其应用，包括

5的概率参数指数分布密度的概念，将寻求随机变量的分布功能。
第三，概率分布
考试内容
多维随机变量和多维随机变量，边缘分布和条件分布概率密度的二维连续随机变量分布的两维离散随机变量分布的分布函数随机变量和条件密度和不相关性常见二维随机变量和两个或更多个随机变量的独立的两个边缘的作为的
1.了解基本的要求的函数
考试概率密度分布概念和随机变量的分布函数的多维性质。
2.了解随机变量和二维连续随机变量的概率密度的两维离散概率分布，把握随机变量和条件分布的二维分布的边缘。
3.理解随机变量和无关的概念的独立掌握独立随机变量的条件下，随机变量不明白的相关性和独立性之间的关系。
4.掌握正常的二维和二维均匀分布，显着性概率要了解哪些参数。
5.将寻求按照两个随机变量的联合分布，其分布函数，分布将寻求在根据多个相互独立随机变量的联合分布的功能。
四，数字签名
考试内容的数学期望
随机变量的随机变量（平均值），数学方差，标准差和所需的切比雪夫不等式的时刻的随机变量函数的性质（切比雪夫），协方差，相关系数和它们的属性
考试要求
1.理解随机变量的数字特征（数学期望，方差，标准差，矩，协方差，相关系数）的概念，将使用基本性质的数字签名，并掌握数字特性共同配送。
2.将寻求对随机变量函数的数学期望。
3.了解切比雪夫不等式。
五，大数定律和大量伯努利（伯努利）大数辛钦（Khinchine）的大数定律棣莫弗法的中心极限定理
考试内容
切比雪夫法 - 拉普拉斯斯里兰卡（棣莫弗 - 拉普拉斯）定理列维 - 大量的林德伯格（列维 - 林德伯格）定理
考试要求
1.了解切比雪夫大数定律，大数伯努利定律和大数辛钦法（律独立同分布的随机变量序列）。
2.了解棣莫弗 - 拉普拉斯中心极限定理（二项分布以正态分布为极限），列维 - 林德伯格中心极限定理（独立同分布的随机变量序列的中心极限定理），并会使用相关的概率定理关于随机事件的近似计算。常见的抽样
六种基本数理统计的概念
整体个人考试内容
简单随机样本的统计经验分布函数样本均值和样本矩的样本方差的分布分布分布分位数正常人群中的分布
考试要求
1。了解整体的概念，简单随机样本，统计，样本均值，样本方差和样本矩，其中样本方差定义为

2.了解典型模式生成变量，变量和变量;理解标准正态分布，分布，分布和分布分位数的一侧，将调查了相应的数值表。
3.掌握样本均值正常人群。样本方差。样本矩的抽样分布。
4.了解经验分布函数的概念和性质。
七，参数估计
考试内容
点估计和矩估计法的概念的估计，估计的最大似然估计法
考试要求
1.了解参数的点估计，估计的量的估计值的概念的。
2.抓住矩估计法（一阶矩，二阶矩）和最大似然估计法
中国
比参考书复习公共课：

“考研真相”（汪丽嗯真题书）针对英语基础一般的同学编，系统注解词汇和长难句图解分辨率，超强的实用性表现出色。

“英语考试大纲解析”（教育厅）要细阅读他们的要求和样题，最后你可以阅读文章
中国
“写作160篇”是写这本书，这是连续第四年的最广泛的选择的话题是打文章的主要原因。

“考研英语词汇+根+联想记忆”新东方俞敏洪

中国“阅读基础90”王华坚张蕾
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“政治考试大纲解析”（教育部）的

“任汝芬政治分数复习指导书”全

“启航20天20个问题“这是在考试前20天完成。

“数学考试大纲解析”（教育厅）的知识非常广泛，作为指导书

“陈誊数学练习本质”的问题非常简洁，非常灵活，有些困难，问题全

⑥ 简单的图像融合算法:像素灰度值取大/小图像融合方法matlab代码。就是比较2幅图同一点的像素值取大/小。

im1=imread('c:\1.bmp'); % 读入两个图像
im2=imread('c:\3.bmp');
im3=im1-im2; %两图相减
a=im3>0; %图1比图2大的像素点
b=im3==0; %图1比图2小的像素点

% 合成大像素值的图像
im_large=uint8(a).*im1+uint8(b).*im2;
%合成小像素值的图像
im_small=uint8(b).*im1+uint8(a).*im2;

%显示结果
imshow(im_large)
figure, imshow(im_small)

%希望你是这个意思。。

⑦ 这个人是谁

F（X）的krystal，韩国名字是郑秀晶，她的亲姐姐是少女时代的jessica。一般都站在队伍中间，腿细冷面腹黑

⑧ 凹凸世界手游分区吗

凹凸世界手游分区，该游戏分为安卓区和IOS区，玩家可以根据自己的设备来选择合适的区服登录。需要注意的是，凹凸世界的安卓区和IOS区数据是不互通的。

凹凸世界核心战斗采用轻度策略玩法，并采用了“位移指令”的设计理念，将攻击、防御、技能等指令融合在行动之中，移动到对应位置可直接触发相应的动作。战斗中还可以释放元力技能，当两个角色在特定位置时可以触发协力组合攻击。

凹凸世界玩家的注意事项。

玩家在玩凹凸世界时要注意，该游戏提供了多种阵型，天使们可以在已有阵型基础上手动交换参赛者位置。战斗则是自动进行，天使可以使用行动点数激活、晋级参赛者，并释放天使技能。玩家可以在游戏中自定义形象。发型、眼睛、肤色、面部花纹以及各部位的时装，都可以自定义，还有调色盘可以自由染色。

⑨ 加权平均法图像融合算法原理是什么

加权平均法图像融合算法的原理就是：对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，举例说比如要融合两幅图像A，B，那它们的融合后图像的像素值就是A*50%+B*50%，就这么简单

⑩ 如何推导boost的状态方程

Boosting是一个将弱学习(weak learn)算法融合为强学习算法(strong)的方法。 Ada-Boost算法本身是通过改变数据分布来实现的， 它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确， 以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。 将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 目前在人脸侦测的领域，就有人将Ada-Boost + cascade 作为一个很有效的运算法。 Boost是一种常用来增进learning algorithm正确率的方法。 使用boost分类器可以排除一些不必要的特征， 并将关键放在关键的特征上面。在下面将介绍Ada-Boost。 Ada-Boost Ada-Boost的理论由1995年提出[1]， 并且解决了当时许多在boosting实作上的困难。图1. 所表示的是pseudocode 。在输入的方面是一组训练集合()，……()。 其中是属于事件空间X，而标签则是属于一个标签的集合Y。 此处为方便假设Y={-1,+1}也就是仅将事件分为两种。 Ada-Boost重覆执行t=1，……，T次weak 或 base learning algorithm。 主要的目的就是要去维持分布以及在训练集合中集合的权重。 在这里我们以表示事件i在周期t时权重的分布。 初始时下所有的权重皆相同， 但每经过一次次训练后被分类错误的事件其权重会一直增加， 也就是经由这个训练，我们会将焦点放在较难分类的事件上面