Posted on Categories:基础编程, 计算机代写

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|ECE217 Analysis Benchmarks Group A

如果你也在 怎样代写基础编程Fundamental of Programming ECE217这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。基础编程Fundamental of Programming是一个过程,从一个计算问题的原始表述到可执行的计算机程序。编程涉及的活动包括:分析、发展理解、生成算法、验证算法的要求,包括其正确性和资源消耗,以及在目标编程语言中实现(通常称为编码)。

基础编程Fundamental of Programming涉及的任务包括:分析、生成算法、剖析算法的准确性和资源消耗,以及算法的实现(通常用选定的编程语言,通常称为编码)。程序的源代码是用程序员可以理解的一种或多种语言编写的,而不是由中央处理单元直接执行的机器代码。编程的目的是找到一个指令序列,在计算机上自动执行一项任务(可以像操作系统一样复杂),通常是为了解决一个特定的问题。因此,熟练的编程通常需要几个不同学科的专业知识,包括应用领域的知识、专门的算法和形式逻辑。

基础编程Fundamental of Programming代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。 最高质量的基础编程Fundamental of Programming作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此基础编程Fundamental of Programming作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

avatest™帮您通过考试

avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试,包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您,创造模拟试题,提供所有的问题例子,以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试,我们都能帮助您!

在不断发展的过程中,avatest™如今已经成长为论文代写,留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心,以专业为半径,以贴心的服务时刻陪伴着您, 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

•最快12小时交付 

•200+ 英语母语导师 

•70分以下全额退款

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

我们在计算机Quantum computer代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Quantum computer代写服务。我们的专家在C/C++ 编程代写方面经验极为丰富,各种C/C++ 编程相关的作业也就用不着 说。

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|ECE217 Analysis Benchmarks Group A

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Analysis Benchmarks Group A

test_A_01 $y=2.5 \cdot \operatorname{mean}\left(\boldsymbol{v}_1\right)$
V: $100 \% \mathrm{~A}: 100 \% \mathrm{U}: 12 \%$
This very simple benchmark is designed as a proof of concept for vectorial GP, which could be solved by the vector variant and the pre-aggregated variant easily. However, the unrolled variant has to perform the mean aggregation manually by summing all individual variables and dividing by the number of variables. Since for the benchmarks the vectors contain 20 values, 20 individual variables have to be summed, which is already difficult for standard GP, hence the low success rate of $12 \%$.
test_A_02 $y=\operatorname{std}\left(\boldsymbol{v}_1\right)-2$
V: $100 \% \mathrm{~A}: 100 \% \mathrm{U}: 0 \%$
Complexity-wise, this instance is similar to the previous one, but using the standard deviation for aggregation. This is still easily solvable with the vector variant by using the standard deviation aggregation function or with the pre-aggregated variant by using the already pre-calculated standard deviation. However, the equation for calculating the standard deviation of 20 values manually is quite challenging for GP. For this calculation, the deviation of each value to the mean is required first, meaning that the mean of the 20 values has to be calculated beforehand, and since the treebased models cannot store the mean for multiple use, it has to be recalculated 20 times. Therefore, the unrolled variant was not able to solve this benchmark.

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Analysis Benchmarks Group B

test_B_01 $y=x_1 \cdot \operatorname{mean}\left(\boldsymbol{v}{\mathbf{1}}+\boldsymbol{v}{\mathbf{2}}\right)$
V: $100 \%$ A: $100 \% \mathrm{U}: 0 \%$
This instance requires a mean aggregation of the sum of two vectors. Because, the expected value of the sum of two random variables is the sum of the expected values, i.e. $E[X+Y]=E[X]+E[Y]$, this instance can both be solved by the vector variant and the aggregated variant. The vector variant can either calculate the sum of the vectors first, and then calculate the mean, or calculate the mean of the vector separately and them sum the means. The pre-aggregated variant always can simply add the pre-calculated means of the vectors. With sufficiently sized trees, the unrolled variant should also be able to solve this, however, would require considerable more resources and would result in a very large model.
test_B_02 $y=x_1 \cdot \operatorname{mean}\left(\boldsymbol{v}_1 \cdot \boldsymbol{v}_2\right)$
V: $100 \%$ A: $0 \% \mathrm{U}: 0 \%$
This instance is similar to the previous test_B_01, however the mean of the product of two vectors is used. In general, the expected value of the product of two random variables is not equal the product of the expected value, i.e. $E[X \cdot Y] \neq E[X] \cdot E[Y]$, thus, the pre-aggregated variant is not able to solve this instance completely because multiplying the pre-calculated means does not yield the correct result. In cases where the two vectors are completely independent from each other, the expected value of the product would be equal to the product of the expected value. Although the data for the benchmarks is generated randomly, there is still some very small, random correlation, i.e. $|\operatorname{Cov}[X, Y]|>0$, therefore the instance could not be solved according to the defined success-threshold of $N M S E<10^{-4}$. For real-world application, however, it is to be expected that measured signals of a system are connected and therefore will rarely be complete independent from each other, meaning that pre-aggregating vector data into scalars would not be able to maintain the relevant information to solve such a case.

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|ECE217 Analysis Benchmarks Group A

基础编程代写

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代 考|Analysis Benchmarks Group A


测试_A_01 $y=2.5 \cdot \operatorname{mean}\left(v_1\right)$
在: $100 \% \mathrm{~A}: 100 \% \mathrm{U}: 12 \%$
这个非常简单的基准测试旨在作为矢量 GP 的概念证明,可以通过矢量变体和预聚合变体轻松解决。 但是,展开的变体必须通过对所有单个变量求和并除以变量数来手动执行均值聚合。由于对于基准测 试,向量包含 20 个值,因此必须对 20 个单独的变量求和,这对于标准 GP 来说已经很困难,因此 成功率很低 $12 \%$.
测试_A_02y $=\operatorname{std}\left(v_1\right)-2$
在: $100 \% \mathrm{~A}: 100 \% \mathrm{U}: 0 \%$
复杂性方面,此实例与前一个实例类似,但使用标准差进行聚合。这仍然可以通过使用标准差聚合函 数使用向量变体轻松解决,或者通过使用已经预先计算的标准差使用预聚合变体轻松解决。然而,手 动计算 20 个值的标准偏差的方程对于 GP 来说是相当具有挑战性的。对于此计算,首先需要每个值 与平均值的偏差,这意味着必须预先计算 20 个值的平均值,并且由于基于树的模型无法存储平均值 以供多次使用,因此必须重新十算 20 次. 因此,展开的变体无法解决此基准问题。

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代 考|Analysis Benchmarks Group B


测试_B_01 $y=x_1 \cdot \operatorname{mean}(\boldsymbol{v} \mathbf{1}+\boldsymbol{v 2})$
在: $100 \% \mathrm{~A}: 100 \% \mathrm{U}: 0 \%$
此实例需要两个向量之和的平均聚合。因为,两个随机变量之和的期望值是期望值之和,即 $E[X+Y]=E[X]+E[Y]$ ,这个实例都可以通过向量变体和聚合变体来解决。向量变体既可以 先计算向量的和,然后计算均值,也可以分别计算向量的均值,然后对均值求和。预先聚合的变体总 是可以简单地添加向量的预先计算的均值。对于足够大的树,展开的变体也应该能够解决这个问题, 但是,这将需要相当多的资源并且会导致非常大的模型。
测试_B_02y $=x_1 \cdot$ mean $\left(\boldsymbol{v}_1 \cdot \boldsymbol{v}_2\right)$
在: $100 \% \mathrm{~A}: 0 \% \mathrm{U}: 0 \%$
此实例与之前的 test_B_01类似,但使用的是两个向量乘积的平均值。一般来说,两个随机变量的 乘积的期望值不等于期望值的乘积,即 $E[X \cdot Y] \neq E[X] \cdot E[Y]$ ,因此,预先聚合的变体无法完 全解决此实例,因为乘以预先计算的均值不会产生正确的结果。在两个向量彼此完全独立的情况下, 乘积的期望值将等于期望值的乘积。尽管基准测试的数据是随机生成的,但仍然存在一些非常小的随 机相关性,即 $|\operatorname{Cov}[X, Y]|>0$ ,因此无法根据定义的成功阈值解决实例 $N M S E<10^{-4}$. 然 而,对于现实世界的应用,预计系统的测量信号是连接的,因此很少会完全独立于彼此,这意味着将 矢量数据预聚合到标量中将无法维护相关信息解决这种情况。

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注