迭代

北京时间12月10日6:45，SpaceX的星际飞船验证机SN8终于进行了升空试验，首次挑战高空飞行，这是迄今为止原型星舰最大尺度试飞，最大高度达12500米。此前的星虫、SN5、SN6都只有150米低空跳，而这一次直接上到公里级别。不仅如此，SN8还首次挑战了"腹部拍水式俯冲"等关键性姿态测试——真的是让人长眼福了。这个高达50米、直径9米、重达几百吨、680吨推力的"不锈钢饭桶"，演绎一次空气动力学航空飞行大片。 让人惊奇的不是SN8这些姿态，而是SN8所装配的"猛禽"发动机惊人的矢量能力。矢量简单理解就是会发动机会动来动去。"猛禽"那矢量幅度与广场舞大妈有得一拼啊。 不过遗憾的是到底SN8没能着陆成功，碰上地面那刻爆炸了，后来马斯克给出了原因： 因为甲烷储箱压力不足，导致发动机的甲烷供应量不足。之所以能看到发动机喷出绿色火焰，是因为发动机使用甲烷再生冷却，但是因为甲烷供应量不足直接导致再生冷却没有达到工作流量，因此冷却能力严重不足，后果就是把发动机的内喷管给"烧融"了，才导致喷管上的铜燃烧，这涉及到高中的焰色反应：金属燃烧的颜色 因为甲烷供应不足导致发动机推力急剧下降，推力下降的结果是：SN8没有成功减到安全速度。 尽管结局不完美，但是过程相当惊艳，我愿称之为一次失败的成功。 SN8炸了没事，因为这是一次很大的突破。前面也说了，SN8是系列中第一个飞这么高的，还是第一个做动作姿态的，给后续奠定了非常多的基础和经验。 惊人的是，SN8的继承者SN9也已经制造完毕，下周将拉上"断头台"进行测试。如果成功，它将会和星虫一样摆在工厂附近成为 历史 。如果失败，那它就没有然后了，懂得都懂。 SN9外观上看与SN8差不多，但是SN9在材料上进行了升级。SN8成为了最后一个使用301不锈钢的SN，而SN9使用了304L不锈钢，使得整体的强度和可靠性提高了。 纵观"星舰"系列的 历史 2019年2月28日时，SN系列的第一个产物SN1进行了一次压力测试，但是在过种中发生爆炸，SN1成为第一个倒在"断头台"上的SN。 SN1与SN8，距离9个月左右，加上下星期的SN9，平均一个月一次。 尽管SN系列测试很频繁，不过大多都只是一些罐子，也就是燃料罐。因此很多人觉得，没有多少技术含量。其实不仅是他们，在以前我不了解航天时也有这样的想法。后来我才知道，罐子的技术一点都不低。我们必须要把它做得足够薄，因为这样轻，但是我们又必须让它承得住超高压和超低温，因为燃料的特性就是这样。这就很有既想让马儿快跑又不给马儿吃草的味道。 这就只能是在材料和设计上下工夫，但是星舰的材料已经固定，不会带来多大的变化，那就只能从设计上下手。因此你所看到的罐子并不是普通的罐子。 说完了SN那再来看一下中国最强运载火箭"长征5号"研制所用时间。 "长征5号"运载火箭所使用的液氧煤油发动机YF-100，1988年就开始了试验性研制，1990年全面开展关键技术攻关，2000年国家立顶研制，2002年进行了第一次整机试车。 2015年9月20日，长征6号运载火箭成功在太原卫星发射中心首飞，这是YF-100发动机第一次实战。此次距离试验性研制的时间已经过去27年。 从技术层面上讲，YF-100发动机是最先进的发动机。因为它使用了最先进的分级燃烧循环工作原理，优点是效率高推力大。猛禽发动机同样是使用分级燃烧循环，但是其却更先进。因为分级燃烧循环有两种，猛禽使用了难度最大的那种。猛禽发动机还是世界上第一款使用全流量分级燃烧循环的发动机。 在运载火箭方面，大家都知道长征5号火箭花费了10年才首飞，可谓是十年磨一剑。但事实上，时间更长的。长征五号是1988年就开始论证了，直到2001年才开始预研，接着又2006年立项，2016年才首飞。这距离研制时间过去了15年。而根据马斯克的叙述，星舰将于2023年左右进行首飞，如果顺利，那么SpaceX研制超重型运载火箭仅花了4年左右。 当然，长征5号是已经存在了的火箭，举例子就应该举个一样还没存在的例子： 长征9号 我们的长征9号超重型运载火箭则是在2016年正式立项研究，最快2030年进行首飞，目前发动机和箭体都在研究中。如果顺利，那我们研制超重型运载火箭是花了14年。 如果都顺利，那一个是4年，一是14年。当然其实我也觉得4年研制出星舰有点悬，但是这个时间即使是翻一倍我们依旧是比他们慢，翻2倍都还要慢，所以中国航天路任重道远，我们不能急于求成，稳扎稳打才能走的更远，飞的更高！感谢大家阅读！

这要看你u值怎么取，用Wi+1=Wi+2ueiXi的话，u小于最大特征值分之一，用Wi+1=Wi+ueiXi，则u小于最大特征值分之二

　　熟练的Master或者RTE会从JIRA中倒出一些数据进行改进分析，比如我们会观察各个迭代的故事点数完成情况。但是在JIRA中各个迭代是使用SprintID来代表的。如果Master／RTE想一下子找出各个迭代的Story列表，用来统计Story的完成个数、完成的点数、平均Story大小的趋势，还是挺不方便的。 　　不方便的主要原因是JIRA的界面上关于Sprint显示的都是Sprint的名称，SprintID没有直接显示出来，所以之前如果想知道SprintID的话就必须知道Sprint的名称，并且在JQL的输入框里输入Sprint＝＜Sprint名称＞，然后JIRA会自动转换Sprint名称为SprintID。 　　这样做费时费力，而且一次只能查到一个Sprint的SprintID。如果我想查出某个团队之前的所有迭代的SprintID，就非常麻烦了。 　　今天就遇到了这样的问题，于是去搜索了一下。就算是在JIRA的官网上也只介绍了查询一个迭代的SprintID的方法( link )，没有查询多个迭代SprintID的方法。于是经过摸索，终于找出了一个比较简便的方法，能够批量查找SprintID。最终得到了一个团队各个迭代的Story数据，见下图： 那是怎么快速得到的呢，见下面的步骤（Chrome浏览器）： 第一步、找到团队的迭代报告（Sprint Report），打开界面，如下： 第二步：按F12调出开发者工具（Developer Tool），然后点击页面元素选择按钮（红圈处） 第三步：选择迭代下拉列表（蓝色高亮处），窗口右边自动定位到相关的HTML元素上（右边高亮处） 第四步：点开右边窗口中对应的<select左边的黑三角（高亮块下边），如下图： 在这个图中，sprintID就是value=后面的数字，<option>中的文字就是对应的Sprint的名称 第五步：在select元素处点击右键，出现下面的右键菜单，然后选择 Edit as Html，将内容拷贝出来放入Excel表中 第六步：使用Excel公式将SprintID和Sprint名称提取出来 第七步：生成JQL，执行得到结果 如果自己不嫌拼JQL麻烦，做到第四步就可以了。这就是批量查找SprintID的小技巧。

大尺寸硅片优势明显，可为下游电池、组件、电站环节实现增效降本，引领未来行业新需求。在制造端，大尺寸硅片可以提升硅片、电池和组件的产出量，从而降低每瓦生产成本；在产品端，大尺寸能有效提升电池功率，通过优化组件的设计提高组件效率；在系统端，随着单片组件的功率和效率提升，大尺寸可以减少支架、汇流箱、电缆、土地等成本，摊薄单瓦成本。 大尺寸硅片/电池片/组件的快速推出，使得市场新增设备需求基本上绝大部分按照210向下兼容标准实施，将逐步通过大量的增量设备来替代存量设备。由于2020年前的设备很难通过改造直接升级至210大尺寸设备（2020年之前的166尺寸设备大部分可以通过改造升级至182大尺寸设备，但较难升级成210大尺寸设备），如果未来2-3年210大尺寸成为市场主流，则未来2-3年市场老旧的小尺寸存量设备均需逐步更换至210大尺寸设备。天合光能 ：曾获第五届中国工业大奖，成为全国唯一获奖的 光伏 企业。 爱旭股份 ：从事晶硅 太阳能 电池的研究、制造、销售和售后服务。 通威股份 ：拥有从上游高纯晶硅生产、中游高效 太阳能 电池片生产、到终端 光伏 电站建设的垂直一体化 光伏 企业。 东方日升 ：我国重要的 太阳能光伏 应用产品专业供应商。 中环股份 ：全球领先的 光伏 新能源材料（单晶硅为主）供应商。 上机数控 ：领先的高硬脆材料专用加工设备供应商,国内最早的 金刚线 切片机生产企业之一。 隆基股份 ：全球知名的单晶硅生产制造企业。 晶澳 科技 ：国内 光伏 行业企业中产业链完整、结构布局协调的龙头企业之一。 福莱特 ：国内第一家打破国际巨头对 光伏 玻璃的技术和市场垄断的企业。 福斯特 ：全球 光伏 封装材料EVA胶膜和背板的龙头企业。 阳光电源 ：全球 光伏 逆变器出货量最大的公司。 锦浪 科技 ：专业从事分布式 光伏 发电系统核心设备组串式逆器的高新技术企业。 固德威 ：主要产品包括 光伏 并网逆变器、 光伏 储能逆变器、智能数据采集器以及SEMS 智慧能源 管理系统。

最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.　　最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.　　最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达.　　比如从最简单的一次函数y=kx+b讲起 　　已知坐标轴上有些点(1.1,2.0),(2.1,3.2),(3,4.0),(4,6),(5.1,6.0),求经过这些点的图象的一次函数关系式.　　当然这条直线不可能经过每一个点,我们只要做到5个点到这条直线的距离的平方和最小即可,这这就需要用到最小二乘法的思想.然后就用线性拟合来求.

concurrenthashmap是弱一致的，iterator都是弱一致性的，两者的迭代器的一致性不同的。当删除了第7个元素的时候，B会感知到已删除，所以B的后续迭代都是真实的数据。

ConcurrentHashMap的弱一致性主要是为了提升效率，是一致性与效率之间的一种权衡。要成为强一致性，就得到处使用锁，甚至是全局锁，这就与Hashtable和同步的HashMap一样了。

2+22+……=2/9*（9+99+…）=2/9*（（10-1）+（10^2-1）+…+（10^n-1））=2/9*（（10+10^2+…+10^n）- n）后面你懂的nSn=n（1-1/(2^n)）=n - n / 2^n第一项你应该知道怎么求的，第二项设An=n/2^nAn=1/2 + 2/2^2 + 3/2^3 +……+ n/2^n (1)1/2An= 1/2^2 + 2/2^3 +……+ (n-1)/2^n + n/2^(n+1) (2)(1)-(2)，1/2An=1/2 + 1/2^2 + 1/2^3 +……+ 1/2^n - n/2^(n+1)An=1 + 1/2 + 1/2^2 +……+ 1/2^(n-1) - n/2^n 然后你懂的最后Tn= (n+1)n/2 + (n+2)/2^n -2

按照 The Scrum Guide 的定义（这里是中文版： Scrum指南中文版（The Scrum Guide） ），迭代评审会是在Sprint快结束时举行，用以检视所交付的产品增量并按需调整产品待办列表的一个会议。在Sprint评审会议中，Scrum团队和利益攸关者协同讨论在这次Sprint中所完成的工作。根据完成情况和Sprint期间产品待办列表的变化，所有参会人员协同讨论接下来可能要做的事情来优化价值。这是一个 非正式会议 ， 并不是一个进度汇报会议，演示增量的目的是为了获取反馈并促进合作。 对于长度为一个月的Sprint来说，评审会议时间最长不超过4小时。对于较短的Sprint来说，会议时间通常会缩短。ScrumMaster要确保会议举行，并且每个参会者都明白会议的目的。ScrumMaster教导每位参会者遵守时间盒的规则。 Sprint评审会议包含以下内容： Sprint评审会议的结果是一份修订后的产品待办列表，阐明很可能进入下个Sprint的产品待办列表项。产品待办列表也有可能为了迎接新的机会而进行全局性地调整。 以上是官方的定义，我们公司的做法与上述内容基本一致，但是有些细节会有些调整： 我们公司的评审会主要就是以上流程，关于 The Scrum Guide 中提到的： 这个问题我们是在回顾会分析的。 这个问题我们一直都没有涉及，没有涉及的原因有两点： 因为我们公司的回顾会流程比 The Scrum Guide 定义的流程少了3步，所以我们的耗时也比官方的建议时间少一些，我们2周的迭代，一般1~1.5小时就能开完了，比官方的建议时间少了半小时。 以上就是我们公司Scrum评审会的做法，如果大家有更好的组织形式，欢迎留言讨论。

迭代计划（ Sprint Planning ）是 The Scrum Guide 中5个迭代事件（ Sprint Events ）中的一个，这个事件是一个Sprint周期的第一个会议，迭代计划会的好坏，直接关系着后续迭代的顺利进行。 The Scrum Guide 的建议是1个月的迭代，计划会最好不超过8小时，我们公司的迭代一般都在2周，所以理论上不应该超过4小时。 但是连续开4小时的会议，几乎所有的同事都是无法保持全神贯注的注意力的，会议开到后面，很多同事就开始昏昏欲睡，或者玩起手机了。 我们公司的做法是，将迭代计划会拆成了2个会议： 迭代梳理会 、 迭代计划会 ，这两个会议分别用来讨论 The Scrum Guide 提到的两个问题： 下面分别介绍这两个会议的细节。 这个会议主要是回答 这次Sprint能做什么？ 的问题。 会议的召开时间，我们公司一般是定在这个迭代结束前的倒数第二天（结束前的最后一天是用来召开迭代评审和迭代回顾的）。 在开这个会议前，PO需要准备好以下资料： 下面分别就这几个资料做个说明： 下一迭代的梳理会前，PO需要根据之前迭代Team完成故事数的情况，从Product Backlog中预先准备好足够的Sprint Backlog，比如：之前的几个迭代，Team完成故事数基本保持在10-13个，那么PO在这次的梳理会前，他最好能准备15个以上的用户故事，这么做是因为敏捷团队是在不断成长的，它的 速率（Velocity） / 容量（Capacity） 是在不断扩容的。 优先级的确认其实应该分2步： 很多团队一直重点关注Sprint Backlog的优先级确认，却忽略或低估了Product Backlog优先级确认的重要性：我们在规划一个产品的时候，基本都是先定一个大方向（Epic），然后向下分解成大的功能模块（Feature），最后再分解成一个个的小功能（User Story）。 Product Backlog在确认优先级的时候，是站在整个产品的视角考虑的，所以这个优先级确认的有与无、好与坏，往往会给公司带来致命的伤害。 规模化敏捷框架SAFe（Scaled Agile Framework）提出了一种定量计算法来评估需求优先级的方法：WSJF（Weighted Shortest Job First：加权最短作业优先），下一个章节我会介绍。 在确认好Product Backlog以后，Sprint Backlog的优先级可以默认与Product Backlog一致，如果梳理会上有其他同事提出修改的意见（比如研发的同事会觉得有一些依赖的先后顺序、或者有一些相似的功能想要放到一块等等），可以在会上直接调整。 在梳理会上，按照DoR（Definition of Ready）的要求，最好能有高保真设计图，如果实在给不出来（这个会议是在下一迭代开始前的2天召开的，有时设计的同学确实赶不出来），低保真原型图一定是要有的，否则大家开了半天会，但是都不知道产品要做成什么样，那这个会基本等于白开了。 每一条排入迭代的用户故事，都要有详尽的验收标准，之后的开发以及测试，都是按照这份标准来进行的。 迭代梳理会由 SM引导 ， PO主持 ，时间一般控制在2小时左右（2周的迭代），会议的目的主要有： 这个会议主要是回答 如何完成所选的工作？ 的问题。 我们公司一般是安排在迭代的第一天上午进行，时间一般控制在2小时左右（2周的迭代）。 会议的主要流程如下： 迭代计划会前或者当天，高保真的设计图就必须要准备好了. 另外，迭代计划会开完以后，测试的同学就要着手开始写新迭代的测试用例了，在计划会的当天，应该就能有一份测试用例的初稿了，在迭代的第二天再开个测试用例评审会，就可以开始开发了。当然，有些经验比较丰富的测试人员，或者比较成熟的团队，测试用例写的比较好的话，也可以不用为了用例评审单独开一个会，团队成员自行看下觉得没问题就好。 上述就是我们公司迭代计划会的一些方法，每个公司的做法可能不一样，不管形式是怎样的，只要大家能回答 The Scrum Guide 中关于迭代计划会的两个问题即可。 如果大家有更好的组织形式，欢迎留言讨论。

优化面板里的opticontrol→勾选DESMAX输入改变optistruct的叠代上限值optistruct软体是预设为80次~通常若叠代80次以上就算没有叠代优化完还是会在80次自动结束架设一个物体优化叠代次数为20次若勾选DESMAX输入10则只会叠代到第10次优化便会停止但代表那物体还有剩下的10次叠代还没跑优化不完全若你那物体叠代是93次勾选DESMAX输入93或者比93大的数值便能叠代完93次

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随便找本数值计算方法书就行了给你个资料吧，百度百科的牛顿迭代法（Newton"s method）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。设r是f(x) = 0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y = f(x)的切线L，L的方程为y = f(x0)+f"(x0)(x-x0)，求出L与x轴交点的横坐标 x1 = x0-f(x0)/f"(x0)，称x1为r的一次近似值。过点（x1,f(x1)）做曲线y = f(x)的切线，并求该切线与x轴交点的横坐标 x2 = x1-f(x1)/f"(x1)，称x2为r的二次近似值。重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f"(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式。解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数 f(x) = f(x0)+(x－x0)f"(x0)+(x－x0)^2*f""(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f"(x0)(x－x0)=f(x)=0 设f"(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f"(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f"(x(n))。

牛顿迭代法（Newton"s method）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x) = 0的根。牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。设r是f(x) = 0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y = f(x)的切线L，L的方程为y = f(x0)+f"(x0)(x-x0)，求出L与x轴交点的横坐标 x1 = x0-f(x0)/f"(x0)，称x1为r的一次近似值。过点（x1,f(x1)）做曲线y = f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标 x2 = x1-f(x1)/f"(x1)，称x2为r的二次近似值。重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f"(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式。解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数 f(x) = f(x0)+(x－x0)f"(x0)+(x－x0)^2*f""(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f"(x0)(x－x0)=f(x)=0 设f"(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f"(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f"(x(n))。

最终是需要用item来取值还是trian取值，还是都要取值？

一、含义不同：递归是重复调用函数自身实现循环。迭代是函数内某段代码实现循环，循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。递归循环中，遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则使用计数器结束循环。当然很多情况都是多种循环混合采用，这要根据具体需求。二、结构不同：递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止，使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。递归算法一般用于解决三类问题：(1)数据的定义是按递归定义的。（Fibonacci函数）(2)问题解法按递归算法实现。这类问题虽则本身没有明显的递归结构，但用递归求解比迭代求解更简单，如Hanoi问题。(3)数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等，由于结构本身固有的递归特性，则它们的操作可递归地描述。以上内容参考：百度百科-递归

一、含义不同：递归是重复调用函数自身实现循环。迭代是函数内某段代码实现循环，循环代码中参与运算的变量同时是保存结果的变量，当前保存的结果作为下一次循环计算的初始值。递归循环中，遇到满足终止条件的情况时逐层返回来结束。迭代则使用计数器结束循环。当然很多情况都是多种循环混合采用，这要根据具体需求。二、结构不同：递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止，使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。递归算法一般用于解决三类问题：(1)数据的定义是按递归定义的。（Fibonacci函数）(2)问题解法按递归算法实现。这类问题虽则本身没有明显的递归结构，但用递归求解比迭代求解更简单，如Hanoi问题。(3)数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等，由于结构本身固有的递归特性，则它们的操作可递归地描述。以上内容参考：百度百科-递归

for making the most of these disagreeable thient

robustness控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单劻路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。

与2020年当年的新手“小白”相比，今年再次“上线”的上海教师，更多的是从如何上网络课过渡到如何上好网络课，挖掘网络教育的宝玩，调动学生在线学习的积极性“从2020年的新米小白，到2022年再次‘营业"，当时的尴尬和无奈都没有了。 多考虑如何提高在线教学的互动性，增强学生的参与感，调动学生家庭学习的积极性。“上海市天山第二中学英语教师张雪的想法表达了上海很多教师的心情。2022年春天，新冠肺炎疫情袭击上海，不少行业按下了“暂停按钮”。但上海教育工作者没有休息，从3月12日起，上海市中小学全部调整为网络教育，中小学师生通过空中授课、各类教育交流平台开展教与学活动。面对挑战，上海教育人专升本——“上海微校”“空中课堂”栏目累计申请3.4亿人，“名师对门”栏目累计申请470万人。上海中小学师生、家长通过钉钉、腾讯会议、Class In等22个平台开展在线教育交流，每天有近160万人参与交流。回答的背后是什么？ 上海市教委副主任李永智表示，上海大规模在线教育之所以能够顺利开展，除了2020年以来持续开展和积累“空中课”的经验外，还因为教育数字化变革有力地促进了广大上海教师、学生的数字素养和技能。从应急到创新，线上线下互融都有共同的准备和潜力，但仍将面临各种难题。“化学的学习离不开实验，但突然发生疫情导致学生实验无法进行，是我在教学中面临的最大课题。恢复在线教育的上海市长宁区娄山中学教师张玉珍这样坦言。怎么办？ 通过长宁教育数字基础APP应用中心接入的Class In平台为张玉珍提供了有力保障。利用内置于Class In的化学实验工具，张玉珍设计了虚拟仿真实验，让学生在线进行仿真实验。另外，为了通过在线混合学习活跃实验教学，利用“物质结晶原理”，利用糖、盐、冰箱、微波炉等模拟海水晒黑、制作棒棒糖、分离糖和盐的混合物等，进行家庭探究实验另外，在复习“酸的化学性质”时，她鼓励学生设计小实验来探索厕纸的成分，并通过二维码和链接将这些家庭实验拍摄的视频分享给学生进行交流。这样，通过在线混合学习激活实验教学，给更多的学生提供了“工作”的机会。实验问题解决，如何解决课堂上的“对话”。 张玉珍通过“吃早点器”、“答题器”、“小黑板”、“定时”、“小组讨论”等工具，激发学生的学习兴趣。她使用投票机统计学生的学习进度，检查学生是否完成了笔记，是否还有疑问等，并根据学生的投票反馈及时调整了教学节奏。她还巧妙运用投影仪功能，将学生的课堂练习实时显示在在线课堂屏幕上，同时使用提问卷星在线评测功能，实时获取各题的得分率和错误率统计，然后重点讲解，使评测更及时、有效课后，张玉珍主动在线答疑，用希沃白板上的小工具——知识胶囊录制微课并传送给学生，后台统计观看的学生列表、播放次数、学习时间等信息，同时学生和其他教师不仅如此，为了实行“双删减”，张玉珍尝试了一种新的工作方式——语音问答。 通过优化语音平台、精选话语内容、学生话语指导、及时接受反馈、音频资料整理等优化工作设计全过程，在话语问题中转换、重组、整合已有的知识经验，最终发现问题并解决问题，达到有效的与2020年当时的新手“小白”相比，今年再次“上线”的上海教师，更多地思考如何从上网络课过渡到如何上好网络课，挖掘网络教育的宝玩，调动学生在线学习的积极性为此，即使只是初三的英语复习课，张雪也要提高学生的参与感，提高互动性。在“AI云课堂”上，张雪运用在线“答题卡”即时练习功能，让学生自行回答，系统自动收集学生回答的全过程数据，自动呈现客观问题解答情况。她还根据本堂阶段性测试结果，随机选人、定向选人，按顺序交互提问，进行比对、描述、分析。“这不仅可以还原网络课堂练习的真实场景，还可以随时掌握每个学生的学习情况和知识掌握程度，不断促进有效的教学交流的发生。张雪还表示，可视化作业评分的大数据，关注所有学生的学习效果。“2020年网络教育是从无到有的网络教育1.0，这次网络教育是从有到优2.0的反复升级，网络教育真正走向完善、系统化，是智慧教育的一次飞跃。“上海市天山第二中学校长施雯说。“我们对一线教师的调查反馈显示，多屏组合、多平台利用、多工具综合应用成为在线教育常态，总体上达到了传统在线教育80%的效果。上海市教育馆负责人向教务老师介绍，从应急到创新，上海学校和教师对网络教育创新的探索从未停止。从上课到放学，隔离屏在疫情蔓延期间，中小学生，特别是年龄小、低年级的学生对在线教育感到新奇和不熟悉，家长心中也感到不安。针对这些情况，上海市黄浦区卢湾一中心小学开设了“欢乐彩云间”主题班，搭建网络教学温馨空间，在治愈学生心灵的同时，给予家长指导，通过家校合作，共同攻克难关。“欢乐彩云间”云班会开始了。 班主任施佳乐热情地和镜头前出现的所有学生打招呼，一个个学生在施佳乐的激励下，云里谈家庭生活，主动讲述自己面临的困难。施佳乐在给予指导的同时，引导学生在交流中表达对同学的关注。施佳乐还通过体验“温馨瞬间”、分享班级“爱信”故事，感受同学之间爱的力量。从线上到线上，从陌生到熟悉，从紧张到放松，特殊的云课堂课程，班主任通过视频与学生面对面，让学生在线也能感受教师的陪伴与呵护。此外，学校还特别打造“情感在线”主题活动。“云乐园”活动以教师为“擂台”，发起歌曲、体操、剪纸等多种挑战，让学生上传个人作品、在线互动“应战”。“如何推进一个中国品牌”系列活动鼓励学生通过趣味视频、创意图片等介绍各中国品牌，让学生充分发挥创意，生动形象地讲述光明、六神、冠生园等老牌故事，感受中国魅力更多的学校通过在线升旗仪式、主题班会、才艺减压、学习节、心理活动月等多种活动，鼓励学生表达和释放情感，让学生面对困难，积极向上。上课认真在线授课的教师，课后一刻也没有闲着。“他们通过各种方式与学生和家长沟通，解决学生的个性化学习需求。说起课后教师的默默付出，上海市长宁区娄山中学校长钟杨既自豪又感动。这是当时上海许多教师的常态。 有的教师在微信上回答学生提问，有的教师将会议小程序作为补充，搭建“答疑课堂”，在线为学生解惑； 部分教师设立在线自习课堂，让课堂上未完成学习任务的学生参与其中，进行个性化指导。学校和教师的努力，父母看在眼里，在心底感动了。“谢谢你每天早上带大家做升旗操，中午一起听云间堂广播，经常鼓励孩子担任班主任。 体育老师引导父母利用家里的空间活动孩子； 绘画、设计一流的美术老师、歌唱得很好的音乐老师、非常亲切的英语老师……”说起孩子的老师，卢湾一中心小学一(四)班学生欧若萱的妈妈忍不住兴奋，老师们的辛勤努力对她孩子的在线学习从保底到迭代，数字化正在变成道路上海市黄浦区卢湾一中心小学校长吴蓉瑾表示，推进网络教育和教育数字化转型后，将以前看不见的东西用可视化数据展现出来。吴蓉瑾讲述了基于“学生数字图像系统”的学生成长故事。有个男生很调皮，做作业的时间总是其他学生的数倍。根据以往的经验，这个学生一般被认定为“讨厌学习，注意力不集中”，实际情况是这样吗？随后，教师从云手表和云笔的数据记录中发现，心率数据波动较大，笔触静止。 特别是考试结束、练习，下课前心跳突然加快，开始集中使用钢笔。所有数据都告诉教师，男生书写不端正，非概念题目错误率较高，同时笔压增强。结合课堂观察，一般认为这个男生并不像看起来那么“讨厌学习”，但通过提高注意力可以提高学习效率。在总结该学生的多维数据后，“学生数字图像系统”推荐了注意力高度集中的体育课程——电子射击课、击剑课和国际象棋课。该男子热情地选修了电子射击课，并参加了相关社团加强了训练。过了一段时间，他的注意力显著提高，学业水平也提高了。这样的案例在上海市各中小学还有很多，各校都在探索、完善在线教育，推进教育数字化转型。从学校层面来说，上海中小学的硬件设施基本是“变鸟枪为炮”，于是一系列“云产品”应运而生。以卢湾一中心小学为例，该校自主开发了云手表等一系列云产品，建设了智能教室。 5G边缘云技术还覆盖38个班级，1500多名学生，云笔覆盖各年级部分教育班级。学校还搭建了“三三制备课系统”“学生数字图像系统”等信息平台，结合电子设备综合开展多元数据的采集与分析，并在此基础上调整了教学会评价制度、教师绩效评价制度等，促进了技术与教育的深度融合。从教师的角度来说，教师通过云笔数据中的笔迹顺序、书写时间和云监测中的心率数据、教学平板电脑中客观问题的评分数据和“学生数字图像系统”的综合运用，有效跟踪每个学生的发展动态，满足学生的个性化需求由此，教师可以通过借阅图书的类型、次数发现学生对图形、几何的偏好，通过课堂心率图发现学生注意力集中的分配趋势，通过云笔对试题的正确率分析易错、易混淆的知识点等技术手段之所以会有这些可喜的变化，是因为上海经过近年来的教育信息化建设，信息技术助力教育教学的理念在中小学已经深入人心，得到了教师的广泛认同。而经过2020年的“停课停课、停课、停课”，教师心理状态由被动应对转变为主动适应的积极探索，催生了一大批网络教育互动实践案例和创新模式，各中小学形成了完善、可行、有效的网络教育实施模式疫情是一场危机，也是推进教育数字化转型，促进教育教学方式创新和反复升级的契机。为进一步推进上海市教育数字化转型工作，充分发挥数字化促进教育战线防疫工作有效开展的优势，由上海市教委主办、上海市电化教育馆承办的教育数字化转型实践创新案例交流展示活动，已上线上海16个区3000余条征集了教师信息素养提升的优秀案例，促进了网络教学实践经验和成果的共享与交流，筹集了生动优质的数字化教育教学资源，促进了网络教学质量的提高“幸运的是，上海很多教师注重利用组合工具提高教学效果，而不是简单地完成教学任务，努力适应和优化网络教学的新场景。李永智表示，上海此次网络教育，不再是一场保底的“休课休课休课”，而是教育数字化转型背景下下一场全员网络教育场景大战，聚焦全面提升网络教育质量和效果，线上线下融合自考/成考有疑问、不知道自考/成考考点内容、不清楚当地自考/成考政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：https://www.87dh.com/xl/

Materials Studio-Dmol3教程：Dmol3基本任务和参数解读2021-8-23 17:49阅读：8487在建立好一个模型结构之后，我们可以开始计算了，在计算模块栏点击undefined中的Calculation，可以看到如下图。undefined 在Setup里面可以看到Dmol3的基本任务Task主要包括：单点能计算、结构优化、动力学计算、过渡态搜索、过渡态优化、过渡态确认、弹性常数计算等（在MS新版本里面有更多的任务）。首先我们选择Geometry Optimization，点击后面的More，可以看到可以选择计算收敛的标准，包括能量、最大力、最大位移。Quality主要有Coarse、Medium、Fine，分别对应着不同的收敛标准。一般收敛标准越高，计算精度越好，计算耗时也越长。为了应对不同体系的计算精度要求，也可以直接针对具体的Energy、Max. force、Max. displacement更改数据。Max. iterations指定最大几何优化循环次数。 如果达到设定的循环数，则即使不满足收敛标准，也将停止计算。一般可以将次循环次数调至100甚至更多。Max. step size指每次优化原子移动的最大步长。Optimize cell勾选后表示除了优化原子位置，也会优化晶胞参数。如果只需优化原子位置则不需要勾选此项。注意：每个面板右下角都有Help。这是Materials Studio提供的官方手册文件，非常重要，应该要经常点进去看看。点击每个面板的Help都会出现该面板上所有参数的解释说明。undefined Setup栏其他参数的说明如上图。Quality是控制总的电子收敛精度，包括Coarse、Medium、Fine，具体值对应着此面板Electronic栏。Functional泛函是很重要的选项，常用的主要泛函如上图所示。针对不同体系，所要求的泛函组合也不一样，对应的精准度也不一样，一般可自行测试最佳的泛函组合方式，也可直接参考体系相近的文献中的泛函组合。DFT-D矫正是加入长程相互作用，描述氢键、范德瓦尔斯等弱相互作用，常用的选择有：Tkatchenko-Scheffler（TS）（GGA-PBE、GGA-BLYP，B3LYP），Grimme（GGA-PBE、GGA-BLYP，B3LYP），OBS（GGA-PW91，LDA）。弱相互作用的选取与具体的体系元素有关，如下图所示：undefined Spin unrestricted: 当选中时，表示将针对不同的自旋使用不同的轨道执行计算。 这就是所谓的“自旋不限制”或“自旋极化”计算。 如果未选中，则计算将对alpha和beta自旋使用相同的轨道。 这称为“自旋限制”或“非自旋极化”计算。 默认值为未选中。Use formal spin as initial: 当选中时，表示每个原子未成对电子数的初始值将取自为每个原子引入的形式自旋。随后将在计算过程中优化该初始值。Metal：选中后，表明系统是金属的，需要进行热处理和对布里渊区进行密集采样。 如果未选中，默认情况下使用的k点间隔会更粗糙，并且不会使用smearing。适用于周期性体系。Use symmetry：选中时，指在计算中应使用对称性信息。涉及过渡状态搜索或确认的分子动力学模拟或计算不能使用对称信息。Multiplicity: 自旋多重度的可选有以下几种：Auto、Singlet、Doublet、Triplet、Quartet、Quintet、Sextet、Septet、Octet。当选择“自动Auto”时，DMol3将尝试通过执行自旋无限制计算来确定基态自旋状态。Charge：指定分子或晶胞上的总电荷。undefined 如上图所示，在“Electronic”选项卡可以设置与电子哈密顿量相关的参数。Integration accuracy: 指定在哈密顿量数值积分中使用的精度。 可用的选项有：Coarse、Medium、Fine，具体值对应着此面板Setup栏中的Quality。SCF tolerance：自洽收敛标准。指定用于确定自洽计算是否收敛的阈值。 选项和相关的收敛阈值是：Coarse（10-4）、Medium（10-5）、Fine（10-6）。也可以根据体系要求在右下角的More中的SCF tolerance更改收敛标准，接着也可以更改Max. SCF cycles最大自洽循环次数，指定能量计算允许的最大SCF迭代次数。 如果在指定的迭代次数后SCF仍未收敛，则计算将终止。k-point set：定义将用于在倒易空间中积分波函数的积分点数。可选择Gamma单点（1×1×1）、Coarse、Medium、Fine，也可以在右下角的More中的K-points自行输入不同的K点，仅适用于周期性体系。同一系列体系需要使用相同的K点。Core treatment：核处理方式，可选的类型有以下四种： All Electron（默认的）：不对内核电子进行特殊处理，所有的电子都包含在计算体系中进行处理。Effective Core Potentials ( ECP)： 使用单个有效势替代内核电子，内核处理中引入相对论校正。All Electron Relativistic：处理体系中的所有电子，并在内核电子的处理中引入相对论效应。DFT Semi-core Pseudopots (DSPP)：使用单个有效势替代内核电子，内核处理中引入相对论校正。注：ECP和DSPP 都是对21号以后的重元素进行处理，DSPP 特别针对DMol3模块开发，而ECP 则来源于Hartree-Fock势。Basis set：指定将在计算中使用的原子轨道基组。主要包括以下几种：undefined undefinedBasis file：基组文件，指定要使用的基组文件的版本：3.5，4.4。其中4.4是新优化的基组，可略微改善形成热，是Delley在2006年提出的。3.5是原始版本，是默认值。Orbital cutoff quality原子轨道截断半径：指定原子基组的有限范围截止。轨道截止精度决定了有限范围截止的大小，并且取决于轨道截止方案。分为Coarse、Medium、Fine，也可以在右下角的More中的Orbital Cutoff自行输入不同的值。undefined Harris approximation哈里斯近似值：选中后，指定在计算中使用哈里斯非自洽近似。这大大减少了所需的计算时间，但同时也降低了计算的准确性。 哈里斯近似仅适用于使用LDA泛函而无溶剂效应的自旋限制性计算。Use solvation model：选中后，将指定将使用COSMO溶剂化模型，可以在DMol3电子选项对话框的溶剂选项卡上设置更多详细信息。 使用溶剂化模型时，Harris近似值不可用。Multipolar expansion：指定用于电荷密度的多极表示的最大角动量函数。主要分为：Monopole、Dipole、Quadrupole、Octupole、HexadecapoleCharge：指定值f，用于在当前迭代和先前迭代之间混合电荷密度。允许值为0.0 <f≤1.0。 例如，值为0.2将使用20％的电荷密度和80％的先前迭代构建电荷密度。Spin：指定在当前迭代和先前迭代之间混合旋转密度所使用的值。允许值为 0.0到1.0。Use DIIS（direct inversion of the iterative subspace）：选中时，指示将使用DIIS（迭代子空间中的直接求逆）来加速SCF收敛。DIIS size：指定DIIS过程的子空间的最大大小。 如果SCF不收敛于默认的历史记录数，则增加此值有时会导致SCF收敛显着改善。不建议使用少于4个历史记录。允许值为1到10。Use preconditioner使用预处理器：选中后，表明电荷密度预处理器已打开，这可以抑制连续SCF循环之间的电荷密度振荡。 这可以加快收敛速度，尤其是对于大型系统或曲面或界面计算而言。q0：以Bohr倒数指定用于衰减电荷密度振荡的参考波矢量。 允许值为0.5到20。Use smearing热占位：选中时，表示热占位将应用于轨道占据以加速收敛。Smearing 参数允许电子在所有轨道中按照指定的能量差ΔE 进行拖尾。类似于物理上的热占位现象。此方法能够通过允许轨道驰豫而大大加速SCF 迭代的收敛速度。会导致虚轨道与占据轨道进行混合，因此，会有一些轨道出现分数占位。Smearing值（单位为Hartree）越大收敛越快，但计算结果越不精确。一般容易收敛的体系不建议使用。Apply dipole slab correction应用偶极晶胞校正：选中后，将外部电势添加到晶胞的真空区域。 由于晶胞中的极性吸附物（或仅在晶胞的一侧上的吸附物），该电势抵消了晶胞的非零偶极矩。 这种校正对功函数的计算特别有帮助。undefined

迭代软阈值算法用于求解如下的稀疏信号重构问题： 理解ISTA算法的由来，需要从几块内容着手： MM 是一个应对优化问题的思想框架，它通过迭代的方式求解一个无约束待优化问题 。 其主要思路为，在第 步迭代（假设上一步求得 ），通过寻找另一个容易优化求得全局最优（极小）的函数 ，使其满足 然后，将 的极小值点作为新的迭代值 。这样，可以保证 即保证每步迭代都能使目标函数 的值下降。 一种很好用的构造 的方法，是在原始函数 上加入一个半正定的 的二次型，如下所示： 需要满足 。 还有一些其他的 的构造方式，对应额外的一些算法，不在此介绍了。 考虑 ，并且采用上面的方法进行迭代式的优化求解，那么步骤如下： 考虑求解如下形式的问题 （类似于基于稀疏约束的去噪） 可以对向量中的每个元素单独求解，即 通过求梯度为 0 的点可得 通过上式可以反求出 将对 的这个操作叫做软阈值函数，记为 。 即，问题 (2) 的解为 。 求解如下问题参考： http://eeweb.poly.edu/iselesni/lecture_notes/sparse_signal_restoration.pdf

在for语句中使用plot画图，画出来是只有点。因为plot(SNR,BER,"-ro")中的BER变量为单一数值。所以如想绘画出直线段的话，则应考虑数值变量，即BER变量为一数组变量。因此，题主的代码应作如下改动：1、for循环语句头改动，即为for i=0:1:152、BER=nerr/(cols-rows)代码改动，即为BER（i）=nerr/(cols-rows)3、plot函数位置改动，放在for循环语句外，即。。。end%LDPC性能图plot(SNR,BER,"-ro")set(gca,"Yscale","log");hold on

递归与迭代都是基于控制结构：迭代用重复结构，而递归用选择结构。递归与迭代都涉及重复：迭代显式使用重复结构，而递归通过重复函数调用实现重复。递归与迭代都涉及终止测试：迭代在循环条件失败时终止，递归在遇到基本情况时终止。使用计数器控制重复的迭代和递归都逐渐到达终止点：迭代一直修改计数器，直到计数器值使循环条件失败；递归不断产生最初问题的简化副本，直到达到基本情况。迭代和递归过程都可以无限进行：如果循环条件测试永远不变成false，则迭代发生无限循环；如果递归永远无法回推到基本情况，则发生无穷递归。递归函数是通过调用函数自身来完成任务，而且在每次调用自身时减少任务量。而迭代是循环的一种形式，这种循环不是由用户输入而控制，每次迭代步骤都必须将剩余的任务减少；也就是说，循环的每一步都必须执行一个有限的过程，并留下较少的步骤。

给你一个正确的程序，你自己参考一下吧！function [x,k]=Jacobimethod(A,b,x0,N,emg)% A:线性方程组左端矩阵% b:线性方程组右端向量% x0:迭代初值% N:迭代次数上界，若迭代次数大于n，则迭代失败% emg:精度指标% k:迭代次数% x:用迭代法求得的线性方程组的近似解n=length(A);x1=zeros(n,1);x2=zeros(n,1);x1=x0; k=0;r=max(abs(b-A*x1));while r>emgfor i=1:nsum=0;for j=1:nif i~=jsum=sum+A(i,j)*x1(j);endendx2(i)=(b(i)-sum)/A(i,i);endr=max(abs(x2-x1));x1=x2;k=k+1;if k>Ndisp("迭代失败，返回")；return;endend祝朋友好运！

海克斯康迭代法坐标系建立没有三二一法的精度高，一般只会用在薄壁件或者找不到轴向的工件上。迭代法必须是有数模的情况下使用，迭代法建立零件坐标系主要应用于PCS的原点不在工件本身、或无法找到相应的基准元素.比方说一个不规则的曲面需要建立坐标系，首先采三个不在同一条直线上的点，用这三点组成一个平面元素找正，其中两点组成一条线旋转，最后一点做原点。

海克斯康迭代法避让点在任何重叠区域。根据查询相关公开信息显示，海克斯康迭代法避让点是指在一系列平面对象的重叠区域中寻找一点，使该点最小化和对象的总混合面积。因此，海克斯康迭代法避让点可以在任何重叠区域中找到，例如两个几何体，三角形或多边形之间的交叉或任何复杂的几何形状之间的重叠区域。

　　毋庸置疑，迭代器有很多好处：　　“流式”数据处理方式减少内存消耗：比如处理文件，一下猛地把全部数据全部取出来放到内存里面进行处理会导致程序消耗大量内存，有时甚至没法做到，一般我们会一部分一部分的对文件内容进行处理：　　for text_line in open("xx.txt"): print text_line　　或者对xml文件进行处理的时候：　　tree = etree.iterparse(xml, ["start", "end"]) for event, elem in tree: if event == "end" result = etree.tostring(elem) elem.clear() print result　　内置函数 open 返回的 file 对象和 etree.iterparse 序列化的xml tree都是可迭代对象，能够让我们渐进式地对文件的内容进行处理。　　支持方便用 for 语句对数据进行消费：　　python内置的一些常见的像类型像 数组、列表甚至字符串 等都是可迭代类型，这样我们就能方便 for 语句这个语法糖方便对数据进行消费，不需要自己记录索引位置，人肉循环：　　for i in [1, 2, 3, 4] print i,　　简单了解了一下迭代器的好处后，我们正正紧紧的聊聊python的迭代器模式　　在这里我们引入两个比较绕口的名词： 可迭代对象 和 迭代器对象 ，个人觉得从这两个概念下手会对迭代器有比较好的理解。在放例子前先对这两个概念给一个不入流的解释：　　可迭代对象 ：对象里面包含 __iter()__ 方法的实现，对象的 iter 函数经调用之后会返回一个迭代器，里面包含具体数据获取的实现。 迭代器 ：包含有 next 方法的实现，在正确范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出 StopIteration 的错误停止迭代。　　放个例子边看边说：　　class iterable_range: def __init__(self, n): self.n = n def __iter__(self): return my_range_iterator(self.n) class my_range_iterator: def __init__(self, n): self.i = 0 self.n = n def next(self): if self.i < self.n: i = self.i self.i += 1 print "iterator get number:", i return i else: raise StopIteration() 例子中的`iterable_range`是一个可迭代对象，所以我们也能够对它用for语句来进行迭代： temp = my_range(10) for item in temp: print item, output: my iterator get number: 0 0 my iterator get number: 1 1 my iterator get number: 2 2 my iterator get number: 3 3 my iterator get number: 4 4 my iterator get number: 5 5 my iterator get number: 6 6 my iterator get number: 7 7 my iterator get number: 8 8 my iterator get number: 9 9　　大家可以仔细地看一下输出的日志：　　1. 数据确实是“流式”处理的 2. iterator是真正在背后做事的人 3. `for`语句能够非常方便的迭代对象的数据。　　可迭代对象其实更像是整个 迭代器模式 模式的上层，像一种约束一种契约一种规范，它能够保证自己能够返回一个在实际工作中干活的迭代器对象。 for 、 sum 等接受一个可迭代对象的方法都是遵循这样的规范：调用对象的 __iter__ 函数，返回迭代器，对迭代器对象返回的每个值进行处理抑或需要一些汇总的操作。拿 for 举个例子：　　iterator_object = iterable_object.__iter__() while True: try: value = iterator_object.next() except StopIteration: # StopIteration exception is raised after last element break # loop code print value　　for 这个语法糖背后的逻辑差不多就是上面例子中代码所示的那样：首先获取可迭代对象返回的迭代器对象，然后调用迭代器对象的 next 方法获取每个值，在获取值的过程中随时检测边界-也就是检查是否抛出了 StopIteration 这样的错误，如果迭代器对象抛出错误则迭代停止（note：从这个例子可以看出，对于那些接受可迭代对象的方法，如果我们传一个单纯的迭代器对象其实也是无法工作的，可能会报出类似于 TypeError: iteration over non-sequence 的错误）。　　当然了，一般在应用过程中我们不会将他们特意的分开，我们能够稍微对迭代器对象进行修改一下，添加 __iter__ 方法的实现，这样对象本身就既是可迭代对象也是一个迭代器对象了：　　class my_range_iterator: def __init__(self, n)： self.i = 0 self.n = n def __iter__(self): return self def next(self): if self.i < self.n: i = self.i self.i += 1 print "my iterator get number:", i return i else: raise StopIteration() for item in my_range_iterator(10): print item output: my iterator get number: 0 0 my iterator get number: 1 1 my iterator get number: 2 2 my iterator get number: 3 3 my iterator get number: 4 4 my iterator get number: 5 5 my iterator get number: 6 6 my iterator get number: 7 7 my iterator get number: 8 8 my iterator get number: 9 9

迭代器（Iterator）：迭代器可以看作是一个特殊的对象，每次调用该对象时会返回自身的下一个元素，从实现上来看，一个迭代器对象必须是定义了__iter__()方法和next()方法的对象。Python的Iterator对象表示的是一个数据流，可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算；Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误；所有的Iterable可迭代对象均可以通过内置函数iter()来转变为迭代器Iterator。__iter__( )方法是让对象可以用for … in循环遍历时找到数据对象的位置，next( )方法是让对象可以通过next(实例名)访问下一个元素。除了通过内置函数next调用可以判断是否为迭代器外，还可以通过collection中的Iterator类型判断。如： isinstance("", Iterator)可以判断字符串类型是否迭代器。注意： list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。迭代器优点：节约内存（循环过程中，数据不用一次读入，在处理文件对象时特别有用，因为文件也是迭代器对象）、不依赖索引取值、实现惰性计算(需要时再取值计算)。python学习网，免费的python学习网站，欢迎在线学习！

没错，是这样的

建议看一下java中的泛型，有助于理解

容器就是数据结构的泛指，迭代器就是指针的泛指，可以指向元素。容器相当于一个储藏柜，里面装的许多不同的物品就像是储存的元素，比如面包、啤酒、苹果、现金。要取得各个物体就得用与各个物体向匹配的工具，如取出面包要用盘子、取出啤酒要用杯子、取出苹果要用篮子、取出现金要用钱包。迭代器的作用就相当于取出物品的工具的抽象，通过迭代器泛指现实生活中从贮藏室中取出物体的工具。C++迭代器是一种检查容器内元素并遍历元素的数据类型。1 Iterator definitionsIn C++, an iterator is any object that, pointing to some element in a range of elements (such as an array or a container), has the ability to iterate through the elements of that range using a set of operators (at least, the increment (++) and dereference (*) operators). The most obvious form of iterator is a pointer: A pointer can point to elements in an array, and can iterate through them using the increment operator (++). But other forms of iterators exist. For example, each container type (such as a vector) has a specific iterator type designed to iterate through its elements in an efficient way.C++迭代器Interator就是一个指向某种STL对象的指针。通过该指针可以简单方便地遍历所有元素。 C++中的iterator为STL中的重要概念。iterator的概念源自于对遍历一个线性容器工具的抽象，即如何你能访问这个容器的某个元素。对于最简单的数组，当然可以用数组的索引值，因为数组是连续存放在内存中的；但对于链表，就必须用指针。除此之外，还有还有很多种数据结构需要提供一个方便的工具来访问其中的元素，方法有ID，关键字等等。为了统一所有的容器的这种工具的使用，一般提供一整套容器的开发者就会用一种方式来表示各种容器的访问工具。例如C＋＋ STL就是使用iterator。MFC自己的容器使用position。C#和java也有自己的方法，但方法是不变的。 iterator的用法可以被统一，但不同的底层容器实现其iterator的原理是不一样的。例如iterator++你可以理解为移动到容器的下一个元素，如果底层如果是数组，把索引值加一就行；如果底层是链表，就得执行类似于m_pCurrent = m_pCurrent-> pNext;的操作。因此每种容器都有自己的iterator实现方法。 C++ STL iterator的常用方法有： iterator++ 移到下个元素 iterator-- 移到上个元素 *iterator 访问iterator所指元素的值 < > == != iterator之间的比较，例如判断哪个元素在前 iterator1 + iterator2 iterator之间的加法运算，类似于指针加法 2 容器的 iterator 类型每种容器类型都定义了自己的C++迭代器类型，如 vector：vector<int>::iterator iter;这符语句定义了一个名为 iter 的变量，它的数据类型是 vector<int> 定义的 iterator 类型。每个标准库容器类型都定义了一个名为 iterator 的成员，这里的 iterator 与迭代器实际类型的含义相同。begin 和 end 操作每种容器都定义了一对命名为 begin 和 end 的函数，用于返回迭代器。如果容器中有元素的话，由 begin 返回的迭代器指向第一个元素： vector<int>::iterator iter = ivec.begin();上述语句把 iter 初始化为由名为 vector 操作返回的值。假设 vector 不空，初始化后，iter 即指该元素为ivec[0]。由end 操作返回的C++迭代器指向 vector 的“末端元素的下一个”。“超出末端迭代器”（off-the-end iterator）。表明它指向了一个不存在的元素。如果 vector 为空，begin 返回的迭代器与 end 返回的迭代器相同。由 end 操作返回的迭代器并不指向 vector 中任何实际的元素，相反，它只是起一个哨兵（sentinel）的作用，表示我们已处理完 vector 中所有元素。a)使用迭代器读取vector中的每一个元素vector<int> ivec(10,1); for(vector<int>::iterator iter=ivec.begin();iter!=ivec.end();++iter){*iter=2; //使用 * 访问迭代器所指向的元素}b)const_iterator只能读取容器中的元素，而不能修改for(vector<int>::const_iterator citer=ivec.begin();citer!=ivec.end();citer++){cout<<*citer; //*citer=3; error}3 vector 迭代器的自增和解引用运算C++迭代器类型定义了一些操作来获取迭代器所指向的元素，并允许程序员将迭代器从一个元素移动到另一个元素。迭代器类型可使用解引用操作符（dereference operator）（*）来访问迭代器所指向的元素：*iter = 0;解引用操作符返回迭代器当前所指向的元素。假设 iter 指向 vector 对象 ivec 的第一元素，那么 *iter 和ivec[0] 就是指向同一个元素。上面这个语句的效果就是把这个元素的值赋为 0。迭代器使用自增操作符向前移动迭代器指向容器中下一个元素。从逻辑上说，C++迭代器的自增操作和int 型对象的自增操作类似。对 int 对象来说，操作结果就是把 int 型值“加 1”，而对迭代器对象则是把容器中的迭代器“向前移动一个位置”。因此，如果 iter 指向第一个元素，则 ++iter 指向第二个元素。由于 end 操作返回的迭代器不指向任何元素，因此不能对它进行解引用或自增操作。

迭代：按照一定的顺序访问集合中的每一个元素，或者叫遍历（其他语言叫做遍历）； 可迭代对象（Iterable）：能被迭代的对象，或者说直接作用于for循环的对象，可以通过for..in来遍历的对象，比如数组（list）、元祖（tuple）字符串等； 迭代器（Iterator）：能作用于next() 函数，并不断返回下一个值的对象称为迭代器，是惰性计算的序列（很重要） 1、判断一个对象是可迭代对象呢？方法是通过collections模块的Iterable类型判断 2、判断一个对象是否是迭代器Iterator对象 3、可迭代对象Iterable转化为迭代器对象Iterator 4、使用迭代器迭代 1、迭代器的特性 A.惰性计算数据，节省内存 B.能记录状态，并通过next()函数执行下一个状态 C.具有可迭代性 2、集合数据类型如list、dict、str、tuple等是可迭代对象Iterable但不是迭代器Iterator，不过可以通过iter()函数转化为一个Iterator对象 原因：Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。Iterator对象表示一个无限大的数据，集合是有限集合，假如被next()到最后就是没有返回直接carsh 3、生成器（generator）一定是迭代器，他是一种特殊的迭代器； 如果想了解更多Python知识，请查看 Python的基础知识之生成器 Python的基础知识之装饰器 学无止境，学习Python的伙伴可以多多交流。

for循环是语言中循环控制结构。而iterator则是用来遍历集合中的元素。本身是不能够循环遍历需要借助循环控制语句进行迭代元素。个人认为iterator封装了循环体遍历元素的细节，使得编程人员无需关心集合结构，以及访问元素的操作。例如:for(inti=0;i评论00加载更多

不是迭代器接口(Iterator)所定义的方法是（） A.hasNext（）B.next（）C.remove（）D.nextElement（）正确答案：nextElement（）

从项目的草稿版本开始，一直到最终版本结束，中途随着逐步完善而产生的各个版本称之为迭代。此举在于便于客户在项目周期中也能对最终产品心里有个数。

while(bank.getCustomers().hasNext())每次，都重新得到Customers

list.get(0);list.get(list.size()-1);从来不建议用iterator来读List，除非是为了偷懒foreach，不然别用这个烂玩意。直接当数组用，多方便啊。

关于你的疑问，请参考我的学习笔记吧。hasNext、next方法：迭代器用于遍历集合元素。获取迭代器可以使用Collection定义的方法：Iterator iterator()迭代器Iterator 本身是一个接口，集合在重写Collection的iterator()方法时利用内部类提供了迭代器的实现。Iterator提供了统一的遍历集合元素的方式，其提供了用于遍历集合的两个方法：boolean hasNext()判断集合是否还有元素可以遍历。E next() 返回迭代的下一个元素。每一种集合的实现类都是各自的迭代器实现，不用关心具体迭代器的类型，只将他们当作迭代器用于遍历集合元素即可。应当遵循“问-取-删”模式，适用于while循环。Iterator<String>it = c1.iterator(); --- 问的过程，询问c1集合中是否还有元素while( it.hasNext() ){ String str = (String) it.next(); --- 取出来的是Object类型，所以需要转换类型} 注意：应建立在hasNext返回true的基础上执行next()方法迭代过程中，不能调用集合的相关方法来改变集合中的元素，不然会抛出异常。应使用迭代器自身提供的方法操作。迭代器的删除方法是在原集合中删除元素。在调用remove方法前必须通过迭代器的next()方法迭代过元素，那么删除的就是这个元素，并且不能连续接着调用remove。While( it.hasNext() ){String str = (String) it.next();if(“#”.equals ( str ) ){ //凡是相互比较，应当让字变量.equals(变量),可以避免遇到null空指针异常it.remove();}}

链表的一些方法使用和迭代器的使用（把链表内的元素迭代出），你可以看下~ import java.util.*;public class test11 {static LinkedList list = new LinkedList();String[] arrays = {"1","2","3","4","5"};static Iterator it ;public static void main(String[] args) {test11 t = new test11();t.useLinkedList(list);t.useIterator(list,it);}//链表的使用public void useLinkedList(LinkedList list){for(int i = 0;i < 5;i++)list.add(arrays[i]);//把数组的元素都添加到链表System.out.println("操作前的长度:"+list.size());//打印出链表的长度System.out.println("此列表的头（第一个元素）为:"+list.peek());/*peek() 找到但不移除此列表的头（第一个元素）。*/System.out.println("查找后的长度:"+list.size());System.out.println("移除的元素为:"+list.poll()); /*poll() 找到并移除此列表的头（第一个元素）。*/System.out.println("移除后的长度:"+list.size());System.out.println("返回第一个元素:"+list.getFirst());//getFirst() 返回此列表的第一个元素。System.out.println("返回最后一个元素:"+list.getLast());//getLast() 返回此列表的最后一个元素。if(list.contains("4"))//boolean contains(Object o) 如果此列表包含指定元素，则返回 true。 System.out.println("存在此元素");elseSystem.out.println("不存在此元素");}//迭代器的使用public void useIterator(LinkedList list,Iterator it){it = list.iterator();//将链表的元素迭代出并打印while(it.hasNext())System.out.print(it.next()+" ");}}

抽象类

使用 Iterator 的子接口 ListIterator里面有个方法hasPreviousboolean hasPrevious()如果以反向遍历列表，列表迭代器有多个元素，则返回 true。（换句话说，如果 previous 返回一个元素而不是抛出异常，则返回 true）。 返回：如果以反向遍历列表，列表迭代器有多个元素，则返回 true。previousE previous()返回列表中的前一个元素。可以重复调用此方法来迭代列表，或混合调用 next 来前后移动（注意交替调用 next 和 previous 将重复返回相同的元素）。 返回：列表中的上一个元素。 抛出： NoSuchElementException - 如果没有可迭代的上一个元素。previousIndexint previousIndex()返回对 previous 的后续调用所返回元素的索引。（如果列表迭代器在列表的开始，则返回 -1）。 返回：对 previous 的后续调用所返回元素的索引，如果列表迭代器在列表的开始，则返回 -1。

1、迭代器是一种对象，它能够用来遍历STL容器中的部分或全部元素，每个迭代器对象代表容器中的确定的地址。迭代器修改了常规指针的接口，所谓迭代器是一种概念上的抽象：那些行为上象迭代器的东西都可以叫做迭代器。然而迭代器有很多不同的能力，它可以把抽象容器和通用算法有机的统一起来。2、迭代器提供一些基本操作符：*、++、==、！=、=。这些操作和C/C++“操作array元素”时的指针接口一致。不同之处在于，迭代器是个所谓的smart pointers，具有遍历复杂数据结构的能力。其下层运行机制取决于其所遍历的数据结构。因此，每一种容器型别都必须提供自己的迭代器。事实上每一种容器都将其迭代器以嵌套的方式定义于内部。因此各种迭代器的接口相同，型别却不同。这直接导出了泛型程序设计的概念：所有操作行为都使用相同接口，虽然它们的型别不同。3、例程：#include using namespace std;class _iterator{private:char* p;public:_iterator(char* str):p(str){}char*& operator++(){p+=1; //跟 p++同价;return p;}};int main(){char* p="This is C++ program";_iterator it(p);cout

foreach语句是由iterator实现的，正如你所说，他们的不同之处就在于remove()方法上。一般调用删除方法都是集合的方法，例如：Listlist=newArrayList();list.add(...);list.remove(...);但是，如果在循环的过程中调用集合的remove()方法，就会导致循环出错，例如：for(inti=0;i<list.size();i++){list.remove(...);}循环过程中list.size()的大小变化了，就导致了错误。所以，如果你想在循环语句中删除集合中的某个元素，就要用迭代器iterator的remove()方法，因为它的remove()方法不仅会删除元素，还会维护一个标志，用来记录目前是不是可删除状态，例如，你不能连续两次调用它的remove()方法，调用之前至少有一次next()方法的调用。如果你想了解的更透彻，可以查看一下原码，看它是怎么实现的。因为foreach语句是由iterator语句实现的，所以如果你在循环中删除某个元素时，应该用iterator的remove()方法，可是这时你又没有iterator对象，怎么调用呢？所以，这种情况下，一般还是用iterator来循环访问，并筛选删除。说白了，foreach就是为了让用iterator循环访问的形式看着更好看，写起来更方便。但如有删除操作，当然还是用它原来的形式了。

Java中的Iterator功能比较简单，并且只能单向移动：(1) 使用方法iterator()要求容器返回一个Iterator。第一次调用Iterator的next()方法时，它返回序列的第一个元素。注意：iterator()方法是java.lang.Iterable接口,被Collection继承。2(2) 使用next()获得序列中的下一个元素。3(3) 使用hasNext()检查序列中是否还有元素。4(4) 使用remove()将迭代器新返回的元素删除。

【答案】：Iterator接口提供了很多对集合元素进行迭代的方法。每一个集合类都包含了可以返回迭代器实例的迭代方法。迭代器可以在迭代的过程中删除底层集合的元素。

iterator(迭代)一般很少直接使用, 但是却是很常用很重要的功能. 例如 : 对象的扩展运算符（...）内部其实是调用了 Iterator 接口。 在es6 中统一了遍历的接口 Iterator，Iterator 接口的目的，就是为所有数据结构，提供了一种统一的访问机制，即for...of循环。 字符串也可以使用扩展运算符 rest运算符, 与扩展运算符是逆运算 扩展运算符：数组=>分割序列 rest运算符：分割序列=>数组 rest可以代替arguments变量 回到主题, 迭代 Symbol.iterator 为每一个对象定义了默认的迭代器。 当需要对一个对象进行迭代时（比如开始用于一个 for..of 循环中），它的 @@iterator 方法都会在不传参情况下被调用，返回的 迭代器 用于获取要迭代的值。 一些内置类型拥有默认的迭代器行为，其他类型（如 Object ）则没有。下表中的内置类型拥有默认的 @@iterator 方法： 更多信息请参见 迭代协议 。 js中对象分为可迭代和不可迭代 如果是可迭代哪它就会有一个[Symbol.iterator] 函数 这个函数就是对象的迭代器函数，如用for of 如果遍历的对象没有这个迭代方法那么就会报错. for of 传入的是可迭代对象,但是如何吧一个不可迭代的对象变为可迭代的对象呢！很简单就是自己写一个[Symbol.iterator]函数。 你以为迭代就这么简单的结束了吗?现在再讲一个新东西 yield . yield是ES6的新关键字，使生成器函数执行暂停，yield关键字后面的表达式的值返回给生成器的调用者。它可以被认为是一个基于生成器的版本的return关键字。 . yield关键字实际返回一个IteratorResult（迭代器）对象，它有两个属性，value和done，分别代表返回值和是否完成。 . yield无法单独工作，需要配合generator(生成器)的其他函数，如next，懒汉式操作，展现强大的主动控制特性。 用 yield 自定义一个迭代器 function* () {} 这种函数名字叫 generator函数, 生成器函数, 下一篇再重点讲这个哈.

迭代器（Iterator）迭代器是一种设计模式，它是一个对象，它可以遍历并选择序列中的对象，而开发人员不需要了解该序列的底层结构。迭代器通常被称为“轻量级”对象，因为创建它的代价小。Java中的Iterator功能比较简单，并且只能单向移动：(1) 使用方法iterator()要求容器返回一个Iterator。第一次调用Iterator的next()方法时，它返回序列的第一个元素。注意：iterator()方法是java.lang.Iterable接口,被Collection继承。(2) 使用next()获得序列中的下一个元素。(3) 使用hasNext()检查序列中是否还有元素。(4) 使用remove()将迭代器新返回的元素删除。Iterator是Java迭代器最简单的实现，为List设计的ListIterator具有更多的功能，它可以从两个方向遍历List，也可以从List中插入和删除元素。

Iterator iterator = list.iterator();Object first = null;Object last = null;int count = 0;while(iterator.hasNext()) {count++;Object temp = iterator.next();if(count==1) {first = temp;}else {if(!iterator.hasNext()) {//最后一个元素last = temp;}}}之后对first、last处理，之后的代码用户可根据自己的需求进行处理。扩展资料：迭代器是一种模式、详细可见其设计模式，可以使得序列类型的数据结构的遍历行为与被遍历的对象分离，即我们无需关心该序列的底层结构是什么样子的。只要拿到这个对象,使用迭代器就可以遍历这个对象的内部。Iterable：实现这个接口的集合对象支持迭代，是可以迭代的。实现了这个可以配合foreach使用Iterator：迭代器，提供迭代机制的对象，具体如何迭代是这个Iterator接口规范的。Iterator接口包含三个方法：hasNext，next，remove。参考资料来源：百度百科-迭代器

LightGBM中实现了哪些梯度增强方法，它们有什么区别?一般来说，哪些参数是重要的?哪些正则化参数需要调整?如何调整lightGBM参数在python?梯度提升的方法使用LightGBM，你可以运行不同类型的渐变增强提升方法。你有:GBDT、DART和GOSS，这些可以通过“boosting”参数指定。在下一节中，我将对这些方法进行解释和比较。梯度提升决策树(GBDT)该方法是本文首先提出的传统梯度提升决策树，也是XGBoost和pGBRT等优秀库背后的算法。由于其精度高、效率高、稳定性好，目前已得到广泛的应用。你可能知道gbdt是一个决策树的集合模型但是它到底是什么意思呢?让我来告诉你要点。它基于三个重要原则:弱学习者(决策树)梯度优化提升技术所以在gbdt方法中，我们有很多决策树(弱学习者)。这些树是按顺序构建的:首先，树学习如何适应目标变量第二棵树学习如何适合残差(差异)之间的预测，第一棵树和地面真相第三棵树学习如何匹配第二棵树的残差，以此类推。所有这些树都是通过传播整个系统的误差梯度来训练的。gbdt的主要缺点是，在每个树节点中找到最佳分割点非常耗时，而且会消耗内存。其他的提升方法试图解决这个问题。DART梯度提升在这篇优秀的论文中(arxiv/1505.01866)，你可以学习所有关于DART梯度提升的东西，这是一种使用dropout(神经网络中的标准)的方法，来改进模型正则化和处理一些其他不太明显的问题。也就是说，gbdt存在过度专门化(over-specialization)的问题，这意味着在以后的迭代中添加的树往往只会影响对少数实例的预测，而对其余实例的贡献则可以忽略不计。添加dropout会使树在以后的迭代中更加难以专门化那些少数的示例，从而提高性能。lgbm goss基于梯度的单边采样事实上，将该方法命名为lightgbm的最重要原因就是使用了基于本文的Goss方法。Goss是较新的、较轻的gbdt实现(因此是“light”gbm)。标准的gbdt是可靠的，但在大型数据集上速度不够快。因此goss提出了一种基于梯度的采样方法来避免搜索整个搜索空间。我们知道，对于每个数据实例，当梯度很小时，这意味着不用担心数据是经过良好训练的，而当梯度很大时，应该重新训练。这里我们有两个方面，数据实例有大的和小的渐变。因此，goss以一个大的梯度保存所有数据，并对一个小梯度的数据进行随机抽样(这就是为什么它被称为单边抽样)。这使得搜索空间更小，goss的收敛速度更快。让我们把这些差异放在一个表格中:注意:如果你将增强设置为RF，那么lightgbm算法表现为随机森林而不是增强树! 根据文档，要使用RF，必须使用baggingfraction和featurefraction小于1。正则化在这一节中，我将介绍lightgbm的一些重要的正则化参数。显然，这些是您需要调优以防止过拟合的参数。您应该知道，对于较小的数据集(<10000条记录)，lightGBM可能不是最佳选择。在这里，调优lightgbm参数可能没有帮助。此外，lightgbm使用叶向树生长算法，而xgboost使用深度树生长算法。叶向方法使树的收敛速度更快，但过拟合的几率增加。注意:如果有人问您LightGBM和XGBoost之间的主要区别是什么?你可以很容易地说，它们的区别在于它们是如何实现的。根据lightGBM文档，当面临过拟合时，您可能需要做以下参数调优:使用更小的max_bin使用更小的num_leaves使用mindatainleaf和minsumhessianin_leaf通过设置baggingfraction和baggingfreq使用bagging_freq通过设置feature_fraction使用特征子采样使用更大的训练数据尝试lambdal1、lambdal2和mingainto_split进行正则化尝试max_depth以避免树的深度增长在下面的部分中，我将更详细地解释这些参数。lambda_l1Lambdal1(和lambdal2)控制l1/l2，以及mingainto_split用于防止过拟合。我强烈建议您使用参数调优(在后面的小节中讨论)来确定这些参数的最佳值。num_leavesnumleaves无疑是控制模型复杂性的最重要参数之一。通过它，您可以设置每个弱学习者拥有的叶子的最大数量。较大的numleaves增加了训练集的精确度，也增加了因过度拟合而受伤的几率。根据文档，一个简单的方法是numleaves = 2^(maxdepth)但是，考虑到在lightgbm中叶状树比层次树更深，你需要小心过度拟合!因此，必须同时使用maxdepth调优numleaves。子采样通过子样例(或bagging_fraction)，您可以指定每个树构建迭代使用的行数百分比。这意味着将随机选择一些行来匹配每个学习者(树)。这不仅提高了泛化能力，也提高了训练速度。我建议对基线模型使用更小的子样本值，然后在完成其他实验(不同的特征选择，不同的树结构)时增加这个值。feature_fraction特征分数或子特征处理列采样，LightGBM将在每次迭代(树)上随机选择特征子集。例如，如果将其设置为0.6,LightGBM将在训练每棵树之前选择60%的特性。这个功能有两种用法:可以用来加速训练吗可以用来处理过拟合吗max_depth该参数控制每棵经过训练的树的最大深度，将对:num_leaves参数的最佳值模型的性能训练时间注意，如果您使用较大的max_depth值，那么您的模型可能会对于训练集过拟合。max_bin装箱是一种用离散视图(直方图)表示数据的技术。Lightgbm在创建弱学习者时，使用基于直方图的算法来寻找最优分割点。因此，每个连续的数字特性(例如视频的视图数)应该被分割成离散的容器。此外，在这个GitHub repo(huanzhang12/lightgbm-gpu)中，你可以找到一些全面的实验，完全解释了改变max_bin对CPU和GPU的影响。如果你定义maxbin 255，这意味着我们可以有255个唯一的值每个特性。那么，较小的maxbin会导致更快的速度，较大的值会提高准确性。训练参数当你想用lightgbm训练你的模型时，一些典型的问题可能会出现:训练是一个耗时的过程处理计算复杂度(CPU/GPU RAM约束)处理分类特征拥有不平衡的数据集定制度量的需要需要对分类或回归问题进行的调整在本节中，我们将尝试详细解释这些要点。num_iterationsNum_iterations指定增强迭代的次数(要构建的树)。你建立的树越多，你的模型就越精确，代价是:较长的训练时间过拟合的可能性更高从较少的树开始构建基线，然后当您想从模型中挤出最后的%时增加基线。建议使用更小的learningrate和更大的numiteration。此外，如果您想要更高的numiteration，那么您应该使用earlystopping_rounds，以便在无法学习任何有用的内容时停止训练。earlystoppingrounds如果验证度量在最后一轮停止后没有改进，此参数将停止训练。这应该与一些迭代成对地进行定义。如果你把它设置得太大，你就增加了过拟合的变化(但你的模型可以更好)。经验法则是让它占num_iterations的10%。lightgbm categorical_feature使用lightgbm的优势之一是它可以很好地处理分类特性。是的，这个算法非常强大，但是你必须小心如何使用它的参数。lightgbm使用一种特殊的整数编码方法(由Fisher提出)来处理分类特征实验表明，该方法比常用的单热编码方法具有更好的性能。它的默认值是“auto”，意思是:让lightgbm决定哪个表示lightgbm将推断哪些特性是绝对的。它并不总是工作得很好，我强烈建议您简单地用这段代码手动设置分类特性cat_col = dataset_name.select_dtypes(‘object").columns.tolist()但是在幕后发生了什么，lightgbm是如何处理分类特征的呢?根据lightgbm的文档，我们知道树学习器不能很好地使用一种热编码方法，因为它们在树中深度生长。在提出的替代方法中，树形学习器被最优构造。例如，一个特征有k个不同的类别，有2^(k-1) -1个可能的划分，通过fisher方法，可以改进到k * log(k)，通过找到分类特征中值排序直方图的最佳分割方式。isunbalance vs scalepos_weight其中一个问题，你可能面临的二分类问题是如何处理不平衡的数据集。显然，您需要平衡正/负样本，但如何在lightgbm中做到这一点呢?lightgbm中有两个参数允许你处理这个问题，那就是isunbalance和scalepos_weight，但是它们之间有什么区别呢?当您设置Is_unbalace: True时，算法将尝试自动平衡占主导地位的标签的权重(使用列集中的pos/neg分数)如果您想改变scaleposweight(默认情况下是1，这意味着假设正负标签都是相等的)，在不平衡数据集的情况下，您可以使用以下公式来正确地设置它sample_pos_weight = number of negative samples / number of positive sampleslgbm函数宏指令(feaval)有时你想定义一个自定义评估函数来测量你的模型的性能，你需要创建一个“feval”函数。Feval函数应该接受两个参数:preds 、train_data并返回evalname、evalresult、ishigherbetter让我们一步一步地创建一个自定义度量函数。定义一个单独的python函数def feval_func(preds, train_data): # Define a formula that evaluates the results return ("feval_func_name", eval_result, False)使用这个函数作为参数:print("Start training...") lgb_train = lgb.train(..., metric=None, feval=feval_func)注意:要使用feval函数代替度量，您应该设置度量参数 metric “None”。分类参数与回归参数我之前提到的大多数事情对于分类和回归都是正确的，但是有些事情需要调整。具体你应该:lightgbm最重要的参数我们已经在前面的部分中回顾并了解了有关lightgbm参数的知识，但是如果不提及Laurae令人难以置信的基准测试，那么关于增强树的文章将是不完整的。您可以了解用于lightGBM和XGBoost的许多问题的最佳默认参数。你可以查看这里，但一些最重要的结论是:注意：绝对不要理会任何参数值的默认值，并根据您的问题进行调整。 也就是说，这些参数是超参数调整算法的一个很好的起点。Python中的Lightgbm参数调整示例最后，在解释完所有重要参数之后，该进行一些实验了！我将使用最受欢迎的Kaggle竞赛之一：Santander Customer Transaction Prediction. 交易预测我将使用本文介绍如何在任何脚本中的Python中运行超参数调整。在开始之前，一个重要的问题！ 我们应该调整哪些参数？请注意您要解决的问题，例如，Santander 数据集高度不平衡，在调整时应考虑到这一点！一些参数是相互依赖的，必须一起调整。 例如，mindatainleaf取决于训练样本和numleaves的数量。注意：为超参数创建两个字典是一个好主意，一个字典包含您不想调整的参数和值，另一个字典包含您想要调整的参数和值范围。SEARCH_PARAMS = {"learning_rate": 0.4, "max_depth": 15, "num_leaves": 20, "feature_fraction": 0.8, "subsample": 0.2} FIXED_PARAMS={"objective": "binary", "metric": "auc", "is_unbalance":True, "boosting":"gbdt", "num_boost_round":300, "early_stopping_rounds":30}

因为需要进行漫长的研究，才能够有所突破。

本文研究了无人机（UAV）遥感图像拼接过程中重叠区域的不匹配问题。为了解决这个问题，首先通过将双重匹配与随机抽样共识（RANSAC）方法相结合来过滤特征点。其次，为了保证每幅图像与全景照片的投影关系的一致性，我们提出了一种局部拼接的方法。为了避免随着图像数量的增加透视变化累积而导致图像倾斜的错误，我们建立了图像旋转坐标系，并将图像之间的关系限制为平移和旋转。用坐标原点的相对位置来表示平移距离，通过迭代求解最优旋转角度。最后，图像的重叠部分通过线性加权融合。通过实验结果验证，本文提出的方法在大量图像的情况下能够保证更快的处理速度和更高的处理精度，从而达到理想的拼接效果。 近年来，随着计算机视觉的不断进步，图像拼接技术在海洋和矿产勘探、遥感勘探、医学成像、效果生成、虚拟现实等方面得到了广泛的应用。许多航拍遥感图像可以通过配备摄像头的无人机在地面拍摄得到。通常，由于无人机飞行高度、相机焦距等因素，单幅图像存在信息量少、全局分辨率低等问题。因此，要获得广角高分辨率的照片，就需要研究全景图像拼接技术。Brown 在 2003 年引入了著名的 AutoSitich 算法，很快就被用于商业产品，如 Photoshop。但是，该算法假定图像的重叠区域没有深度变化。2013 年，萨拉戈萨 J 等人。将图像拆分为密集的网格，并为每个网格使用单个更改，称为网格变形。该方法在一定程度上解决了图像变形、尺寸缩放、重定向等问题。 图像拼接技术一般分为图像几何校正、图像预处理、图像对齐、图像融合四个步骤。由于相机镜头的畸变，需要对无人机的图像进行校正，使得到的图像满足个别地图的投影关系。图像预处理是几乎所有图像处理技术的重要组成部分，包括去噪、灰度变化等。这个过程可以降低匹配难度，提高匹配精度。然而，对于无人机遥感图像的拼接，图像匹配和图像融合是成功的关键。 图像匹配技术是图像拼接的基础。1975年米尔格拉姆提出了计算机拼接技术。于是，在重叠区域寻找最优接缝线就成为一个重要的研究方向。同年，Kuslin 提出了一种相位相关方法，通过傅里叶变化将图像转换到频域，并利用功率谱计算平移。1987 年，Reddy 提出了一种扩展的相位相关方法，该方法可以计算图像的平移和旋转关系并解决图像缩放问题。图像拼接的另一个分支是基于图像特征。1988年Harris提出经典的Harris点检测算法，它使用特定的旋转不变性哈里斯点进行特征匹配。2004 年，Lowe 提出了一种完美的尺度不变特征变换算法（SIFT），对平移、旋转、尺度缩放、不均匀光照等图像领域应用最广泛的技术具有良好的适应性。C Aguerrebere 根据输入图像的 SNR 条件给出的问题难度级别显示不同的行为区域。Wu通过建立模型，将深度学习和进化算法应用于遥感图像的拼接，实现概率意义上的全局优化。 图像融合技术是遥感图像拼接技术中的另一项核心技术，分为像素级融合、特征级融合、决策级融合。像素级融合仍然是现阶段最常用的图像融合方法之一。 对于无人机的遥感图像，存在图像数量多、光照条件多变等问题。每次拼接过程中的小错误都难以避免。随着图像数量的增加，误差不断累积，图像拼接后期会出现图像失真和重影。S Bang 创建高质量全景图，过滤掉视频的模糊帧，选择关键帧，并校正相机镜头失真。Zhang 提出了基于 STIF 的 GA-SIFT 并给出了一种自适应阈值方法来解决计算量大和拼接时间长的问题。李明基于动态规划解决无人机侧视问题寻找最佳接缝线。然而，当图像数量逐渐增加时，现有的拼接算法存在误差累积。 也有一些基于网格变形的图像拼接算法，但计算量太大。在本文中，图像被匹配两次以过滤特征点以提高准确度。拼接问题对应于通过坐标系转换的旋转角度解，应用高斯-牛顿迭代计算最优旋转角度。此外，我们练习局部匹配方法以减少错误并使用加权融合来实现过度平滑。 SIFT特征点不仅在空间尺度和旋转上保持不变，而且在光照和视角变化的条件下，还具有优异的抗干扰能力和良好的稳定性。为了实现空间尺度的不变性，SIFT特征点可以根据物体远看小而模糊，反之大而清晰的特点，建立高斯金字塔模型。差分金字塔 (DoG) 是通过计算金字塔中相邻两层图像之间的差异来获得的。使用函数拟合在 DOG 空间中测试极值。通过对确定场中基于SIFT特征点的梯度信息进行统计，选择加权幅度最大的梯度方向作为主梯度方向。通过将特征点与其主梯度方向相关联，可以解决图像特征点的旋转不变性问题。最后，利用特征点周围像素的信息建立一个128维的向量作为特征点的描述符。 提取特征点后，需要对两幅图像的特征点进行匹配。通过特征点成对匹配，可以计算出两个特征点对应的描述符之间的欧氏距离，选择欧氏距离最小的点作为匹配点对。为了减少不匹配的发生率， 被用作正确匹配的阈值。具有大于 的描述符欧几里得距离的匹配点对被消除。 RANSAC 是特征点匹配中最常用的方法之一。它首先从匹配结果中随机选择四对特征点并计算单应矩阵。其次，根据上一步得到的单应矩阵，计算第一幅图像在第二幅图像中的重投影坐标，并计算该坐标与第二幅图像中匹配点对坐标的距离。通过设置距离阈值记录所有匹配点对中正确匹配特征点对的个数。重复上面的过程，最终留下与最多点对数的正确匹配。 高斯-牛顿迭代是求解非线性最小二乘优化问题的算法之一，可以描述为： 我们选择一个初始值，然后不断更新当前优化变量以减小目标函数值。高斯-牛顿迭代的主要思想是对函数 进行一阶泰勒展开，计算 及其雅可比矩阵 对应的函数值。使用 和 计算 的增量，直到 足够小。 加权平均法是图像融合中简单有效的方法之一。第一幅图像和第二幅图像重叠区域的像素值由两幅图像像素的加权求和得到，表示为： 其中：越接近 img1， 的值越大。 的值从1逐渐变为0，重叠区域从第一幅图像逐渐过渡到第二幅图像，从而实现画面的平滑过渡。照片的加权平均融合因其直观的简单性和快速的运行速度而被广泛使用和图像拼接。 对于两幅图像的拼接，由于无人机的遥感相机通常安装在一个稳定的平台上，通过选择合适的坐标系，将图像对齐问题转化为单幅图像旋转问题，如图1所示。 此外，大多数具有相关高光频的常用相机通常在连续帧之间具有较大的重叠区域。因此，在图像拼接过程中，第 幅图像在全局位置上的投影关系，不仅受第 幅图像的影响，还与 图像相关。为了保证图像变形的一致性，首先将 张图像拼接在一起，然后将结果整合到整幅图像中。大量的实验测试证明，当i设置为3时效果最佳。整个过程如图图2。 图像中的特征点有很多种，本文使用最常见的SIFT特征点。我们提取并匹配两张输入图像的特征点，结果如下所示。 特征点的匹配精度直接影响旋转角度的计算，因此使用前必须对特征点对进行过滤。鉴于过滤特征点的方法很多，本文先将左图与右图进行匹配，再将右图与左图进行匹配。两次相同结果配对的匹配点将被保留。在此基础上，使用RANSAC方法对结果进行优化，成功匹配了上图中的121个特征点。 从无人机拍摄的两张照片之间通常存在旋转和平移。为了独立优化旋转角度，我们首先建立如图 5所示的坐标系。 以图像匹配成功的特征点坐标值的平均值作为该坐标的原点，坐标轴与像素坐标系的两个坐标轴平行。根据公式（3），特征点从图像坐标系转换为图像旋转坐标系： 其中 为滤波后的特征对的总数， 为特征点在原始图像坐标系中的坐标值，并且 是新的值。 在计算图像的旋转角度之前，我们首先需要分析图像的缩放比例。由飞行高度引起的尺寸变化将在轴上具有相同的缩放比例。因此，根据所有特征点与图像旋转坐标系原点的欧氏距离比，可以计算出两幅图像之间的缩放比例，对图像进行缩放和改变。 图像缩放后，计算图像旋转的角度。高斯牛顿迭代的方式计算旋转角度的最优解。首先设置目标函数： 通过迭代选择最优的 使得： 使用误差函数 的泰勒展开进行迭代。 其中 根据 我们可以发现增量值 每次迭代。最终，当我们计算出的 满足条件时，停止迭代过程。可以使用最佳旋转角度和旋转中心来求解图像的变换矩阵。 由于拍摄图像时光线不均匀，连续两张图像之间可能存在一些颜色差异。此外，图像旋转不可避免地存在小误差，因此我们练习线性加权融合以消除两幅图像之间的拼接线和色度变化。图像的重叠是按距离加权的，这样拼接结果自然是从img1到img2过度了。 我们利用OpenCV的功能从遥感图像中提取SIFT特征点并进行匹配。从Stitch拼接功能、基于透视变化的图像拼接结果以及本文的拼接速度的对比可以看出，本文采用的方法具有一定的优越性。 从表1数据可以看出，在拼接少量图像时，三种算法的拼接结果相似，没有出现明显的拼接误差。但是，Stitcher 算法比其他两种拼接方法花费的时间要多得多。 图 11很明显，随着图像数量的增加，基于透视变换的图像拼接算法出现了严重的失配。然而，本文采用的方法取得了比较满意的结果，因为在无人机拍摄的图像中，地面上的所有特征都可以近似地视为在同一平面上。根据透视变换，无人机的远近抖动会引入图像拼接导致错误。图像数量的不断增加会导致错误的积累，从而导致严重的失配。另外，这使得程序中断，从而无法完成所有60幅图像的拼接。假设同一平面上图片的仿射变化会更符合无人机遥感图像的实际情况。最后，可以通过线性加权融合来解决误差问题，以提高拼接效果。考虑到stitch算法耗时过长，本文不会对两者进行比较。 在上面的图 12 中，使用 100 张图像来测试本文中的方法。图像的仿射变换是通过计算围绕图像特征点中心的旋转角度来进行的。变换后的图像采用线性加权融合后，可以得到大量图像数据处理后的结果。拼接自然，符合人类视觉体验。 我们在网络上跑了一组数据，结果如下。 鉴于以上实验结果，该方法具有一定的抗干扰能力，可以高速运行。与高度集成的Stitcher和基于透视变换的图像拼接结果相比，我们可以发现，基于透视变化的图像拼接结果随着图像数量的增加而逐渐变差。然而，尽管拼接效果很好，但 Stitcher 需要更长的处理时间。 在本文中，我们研究了无人机遥感图像的拼接技术，主要贡献可以总结如下： 通过实验结果可以看出，本文提出的方法比现有方法具有更好的实时性，对于相机平面与成像平面平行的情况具有更好的拼接效果。

var a = new Array(3);alert(a.length);for (var i=0;i<a.length;i++) a[i] = ifor (var i=0;i<a.length;i++) alert(a[i])

function [gen,time]=new_ton(x0,tol)%x0迭代初值%tol为指定误差容限hanshu=@(x) x^3-2*x^2+1;daoshu=@(x) 3*x^2 -4*x;x1=x0;time=0;%次数wucha=0.1;%初始误差，方便循环while(wucha>tol) time=time+1; gen=x1-hanshu(x1)/daoshu(x1); wucha=abs(gen-x1); x1=gen;endend然后命令行输入clc;clear;[x,time]=new_ton(2.0,1e-5);就行了，不过误差是-4.6968e-005，只迭代5次就运行结束了