训练及实践第4页

数字信道化过程中多相滤波器组matlab代码及测试

数字信道化过程中多相滤波器组matlab代码及测试列表polyPhaseFilter/polyPhaseFilter.m , 1894polyPhaseFilter/test_polyPhaseFilter.m

�时过境迁，物是人非·2025-02-25 23:50

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！内含详细解答YID:32226703787699990雪梅224aMatlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序摘要：本文基于Matlab编写了一个关于直齿轮时变啮合刚度求解的模型程序，该程

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

一段电机转子表磁数据谐波幅值计算的MATLAB代码（需要自取）

，列即为层数%设置采样率为数据点数fs=M1;pole=12;%电机为12对极fori1=1:N1data_1=data(:,i1);data_1_fft=fft(data_1);%fft之后求绝对值及平均能量

Deepdaq·2025-02-25 23:48

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。本文将围绕Matlab编程技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用展开讨论，特别是通过势能法和切片法相结合的方式编写Matlab程序，以满足工程实际需求。二、时变啮合刚度求解模型概述斜齿轮的时变啮合刚度求解模型是一个复杂的多物

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签

诗雨时·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3

我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。

山海青风·2025-02-25 23:43

项目管理的数字化转型：趋势与实践——从工具革新到效率革命

本文将深入解析项目管理数字化转型的五大核心趋势，结合真实案例与工具应用，为读者提供可落地的实践指南。一、数字化转型的五大核心趋势1.虚拟团队与协作工具的常态化远程协作已成为项目管理的主流模式。通

小稻草打打打·2025-02-25 23:12

c语言代码编译报错：‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode 的解决办法

loopinitialdeclarationsareonlyallowedinC99orC11mode这个错误，是因为在默认情况下，一些编译器（如GCC）使用的是C89/C90标准，而在C89/C90标准里，不允许在for循环的初始化部分声明变量，只有在C99及以后的标准才支持这种语法

喜-喜·2025-02-25 22:10

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型（LargeModels）等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步，也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析，并探讨它们之间的联

大模型玩家·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内

SylviaW08·2025-02-25 22:37

DeepSeek基础之机器学习

重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

计算机二级公共基础知识考点整理，超全面，超全面

详细重点学习知识点：1．算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2．数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3．栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4．树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念

zhishitu7·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

Rust语言：依赖注入与控制反转实践指南

理解Rust的依赖注入和控制反转依赖注入和控制反转是面向对象编程中常用的设计模式，它们有助于提高代码的可测试性、可维护性和可扩展性。Rust是一种系统编程语言，虽然它不是一门面向对象的语言，但我们可以借鉴依赖注入和控制反转的理念来编写更加灵活和可扩展的Rust代码。本文将介绍依赖注入和控制反转的概念，并展示如何在Rust中实现这些概念。依赖注入依赖注入是一种设计模式，它允许我们将依赖关系从代码中移

多多的编程笔记·2025-02-25 21:05

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

YoloV8训练参数篇

这个参数用于标识当前训练任务所属的项目，方便管理和组织多个训练任务。name:实验名称。该参数为当前训练任务指定一个名称，以便于标识和区分不同的实验。exist_ok:是否覆盖现有的实验。

江木27·2025-02-25 21:03

车辆网络安全ISOSAE 21434解读（一）概述_网络安全21434标准解

ISO/SAE21434《道路车辆网络安全工程》是SAE和ISO共同制定的一项针对道路车辆的网络安全标准，它是一个面向汽车行业全供应链（OEM及各级供应商）的车辆网络安全管理指导文件，其目的是指导行业内相关组织

网络安全小宇哥·2025-02-25 21:33

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

基于计算机系统构造的软件也展示了众多体系结构风格中的一种。每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型，能使设计者通过分析系统组成成分的已知属性来理解系统的整体性质。体系结构风格就是施加在整个系统设计上的一种变换，目的是为系统的所有构件建立一

贰叁！·2025-02-25 21:02

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践

腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践文章目录腾讯云容器与Serverless的融合：探索《2023技术实践精选集》中的创新实践引言《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集

虎头金猫·2025-02-25 21:28

MCU(单片机)读写外部SPI FLASH（MX25Lxx等），存储并读取图片数据

SPIFLASH型号：MX25L8006E一、建立工程二、代码（一）编写SPI读写子函数及头文件1、创建SPI_FLASH.C和建立SPI_FLASH.H2、用Image2Lcd工

風月同天·2025-02-25 20:56

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集

天行者@·2025-02-25 20:53

需求不明确、没有列基准计划的项目，如何管理项目过程及进度

在项目管理中，需求不明确、没有基准计划是常见但又极具挑战性的情境。面对这种情况，项目经理必须采取灵活的管理方式，依赖经验判断、团队协作和适当的工具来应对不确定性。首先，通过持续沟通和需求梳理，可以在项目进行过程中逐步明确需求，避免大规模的需求变更；其次，即便没有正式的基准计划，仍可以通过设定临时里程碑、进行小范围的迭代和灵活的进度追踪来管理项目进度。本文将结合实际经验，详细探讨如何在这些不确定的环

·2025-02-25 20:44

符合通过MATLAB模型仿真模型由光伏PV及其DC_DC变换器、储能及其双向DC_DC变换器、直流负载、逆变器、交流负载、断路器以及交流主网组成的光储（三相）交直流微电网。

为了实现一个光储交直流微电网的仿真模型，包括光伏PV及其DC/DC变换器、储能系统及双向DC/DC变换器

985计算机硕士·2025-02-25 20:21

java实现斗地主发牌及自动排序

java实现斗地主发牌及自动排序前言题目生成扑克新建数组添加花色和各种数值发牌功能排序功能元素交换位置排序逻辑输出效果图完整代码前言暑期线上实训的第一节课。java相关内容的复习。

剑丘之上·2025-02-25 20:21

Linux系统inode与日志管理

目录一、Inode表1.1、inode的结构1.2、inode表1.3、inode的工作原理1.4、软链接与硬链接的区别1.5、查看inode二、日志文件2.1、常见日志2.2、查看用户及用户日志的命令

zai.zai·2025-02-25 19:18

rpm、yum、编译安装

Debian类Debian、Ubuntu、Xandros、LinspireRedHat类Fedora、CentOS、RedHatEnterpriseLinux2、软件包工作方式软件包：软件包是包含应用程序及器元数

zai.zai·2025-02-25 19:18

运维实践 | 使用K3S之快速搭建精简版本K8S集群环境，助力开发测试环境!

设为「星标⭐」每天带你基础入门到全栈实践再到放弃学习！涉及网络安全运维、应用开发、物联网IOT、学习路径、个人感悟等知识“花开堪折直须折，莫待无花空折枝。”

全栈工程师修炼指南·2025-02-25 19:17

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

SQL注入天书 - ASP注入漏洞全接触

但是由于这个行业的入门门槛不高，程序员的水平及经验也参差不齐，相当大一部分程序员在编写代码的时候，没有对用户输入数据的合法性进行判断，使应用程序存在安全隐患。

HappyQQ·2025-02-25 19:14

AI助力小微企业技术开发规范化管理 | 杂谈

例如，后端程序开发人员可能同时要负责需求调研、数据库设计、后端设计及开发，甚至在某些情况下还需兼任架构师的角色。这种多任务叠加的现象导致开发工作和代码结构变得非常混乱。

黎智程·2025-02-25 18:12

细说向量化知识库

大多数LLM依赖其训练数据来回答问题，但它们的知识是静态的，无法实时更新。

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

一、AI安全核心风险矩阵风险类型典型场景技术影响数据投毒训练数据被恶意篡改模型准确性下降模型窃取黑盒攻击获取模型参数知识产权泄露对

金外飞176·2025-02-25 18:09

centos搭建 Node.js 开发环境

Node.js，通常简称为Node，是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于ChromeV8引擎，具备速度快、性能强等特点，可用于搭建各类网络应用，及作为小程序后端服务环境。

geejkse_seff·2025-02-25 17:06

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（四）

Java面试问题及答案1.什么是Java内存模型（JMM）？它的作用是什么？

Xs_layla·2025-02-25 17:06

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（三）

Java面试问题及答案1.什么是Java中的多态性？答案：多态性是Java中的一个重要特性，它允许一个引用类型可以指向多种实际类型的对象，并根据对象的实际类型调用相应的方法。

Xs_layla·2025-02-25 17:36

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（二）

Java面试问题及答案1.什么是Java中的多线程？请简述Java中实现多线程的两种方式。答案：Java中的多线程指的是程序能够同时执行多个任务的能力。

Xs_layla·2025-02-25 17:35

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（一）

Java面试问题及答案1.请解释什么是Java内存模型（JMM）？它在并发编程中扮演什么角色？