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Human beings face ever more complex and urgent problems, and their effectiveness in dealing with these problems is a matter that is critical to the stability and continued progress of society.
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行内公式用单$
$E=mc^2$
E
=
m
c
2
E=mc^2
E=mc2$$\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}$$
在以
\begin{aligned}
……
\end{aligned}
\begin{split}
……
\end{split}
为首尾的公式内,以\\
表换行,以&
表对齐,如:
$$\begin{aligned}
KPI&=(N+S)W \\
PI&=N+S \\
I&=W
\end{aligned}$$
K P I = ( N + S ) W P I = N + S I = W
KPIPII=(N+S)W=N+S=WKPIPII=(N+S)W=N+S=W
$$\begin{split}
loss&=(y_i-Q(s,a;\theta))^2 \\
&=(r+\gamma \max Q(s^{'},a^{'};\theta^{-})-Q(s,a;\theta)) ^2\\
\end{split}$$
$$\begin{aligned}
抽样定理:&一个频带限制在(0,f_{H})内的连续时间信号m(t),\\
&如果以Ts≤1/(2f_{H})的间隔对其进行等间隔抽样,\\
&则m(t)将被这些抽样值完全确定。也就是说,\\
&如果以fs≥2f_{H}的抽样频率进行均匀抽样,\\
&m(t)可以被得到的抽样值完全确定。\\
&最小抽样频率fs=2f_{H}称为奈奎斯特频率,\\
&最大抽样间隔Ts=1/(2f_{H})称为奈奎斯特间隔。
\end{aligned}$$
抽 样 定 理 : 一 个 频 带 限 制 在 ( 0 , f H ) 内 的 连 续 时 间 信 号 m ( t ) , 如 果 以 T s ≤ 1 / ( 2 f H ) 的 间 隔 对 其 进 行 等 间 隔 抽 样 , 则 m ( t ) 将 被 这 些 抽 样 值 完 全 确 定 。 也 就 是 说 , 如 果 以 f s ≥ 2 f H 的 抽 样 频 率 进 行 均 匀 抽 样 , m ( t ) 可 以 被 得 到 的 抽 样 值 完 全 确 定 。 最 小 抽 样 频 率 f s = 2 f H 称 为 奈 奎 斯 特 频 率 , 最 大 抽 样 间 隔 T s = 1 / ( 2 f H ) 称 为 奈 奎 斯 特 间 隔 。
抽样定理:一个频带限制在(0,fH)内的连续时间信号m(t),如果以Ts≤1/(2fH)的间隔对其进行等间隔抽样,则m(t)将被这些抽样值完全确定。也就是说,如果以fs≥2fH的抽样频率进行均匀抽样,m(t)可以被得到的抽样值完全确定。最小抽样频率fs=2fH称为奈奎斯特频率,最大抽样间隔Ts=1/(2fH)称为奈奎斯特间隔。抽样定理:一个频带限制在(0,fH)内的连续时间信号m(t),如果以Ts≤1/(2fH)的间隔对其进行等间隔抽样,则m(t)将被这些抽样值完全确定。也就是说,如果以fs≥2fH的抽样频率进行均匀抽样,m(t)可以被得到的抽样值完全确定。最小抽样频率fs=2fH称为奈奎斯特频率,最大抽样间隔Ts=1/(2fH)称为奈奎斯特间隔。
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