麻雀优化算法改进BP神经网络第13页

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

从0开始的操作系统手搓教程46——实现wait和exit

目录作点基础工作改进一下pidc分配完成线程最后的一些功能实现wait和exitexit和wait是成对使用的，通常在父子进程的管理中起到关键作用。exit是用来结束进程运行的系统调用。

charlie114514191·2025-03-10 21:04

python将目录下的所欲md文件转化为html和pdf

python将目录下的所欲md文件转化为html和pdfimportosimportsubprocessimportwin32com.clientaswin32defmd_to_docx(md_path

NoBarLing·2025-03-10 21:01

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

数学建模与优化算法在确定X和Y值时，如何处理实验数据的不确定性？

在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值，可以参考以下方法和步骤：建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述，其中X表示挡板厚度与总厚度的比值，Y表示间隔器宽度与总宽度的比值

学术乙方·2025-03-10 17:03

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

关于网络数通工程师 IPsec 协议的常见面试问题(2)。

以下是IPsec协议在面试中可能涉及的进阶问题及补充知识点，涵盖技术细节、部署优化和实际场景分析：八、协议交互流程细节IKEv1与IKEv2的区别问：IKEv2相比IKEv1有哪些改进？

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:45

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五

砌墙_2301·2025-03-10 14:06

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

＜RTL设计的艺术＞ DDR带宽计算公式

二、计算公式Bandwidth=Outstanding*（TransSize*Bus_Frequence）/Latency三、公式解释Bandwidth：带宽(单位：MBps)TransSize=BurstLength

积小流哥·2025-03-10 13:33

【2025软考高级架构师】重点笔记部分——3、系统规划、分析与设计

目录一.系统规划1.1项目的提出与选择1.2可行性研究与效益分析1.3方案的制订和改进1.4新旧系统分析和比较二.系统分析与设计2.1定义问题与归结模型2.2需求2.2.1需求工程2.2.2需求分析2.3

Richard Chijq·2025-03-10 13:02

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

使用JAVA上抓取Socket服务端和客户端通信TCP数据包

但是常用的Jcap和Pcap4j都是依据libpcap/winpcap实现的。但是这俩又抓不到本地127网段的数据包。所以选择在局域网中使用

螺旋大西瓜·2025-03-10 12:56

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

UE4 C++与蓝图的继承问题

C++写了一个类MyChar，并派生了一个蓝图子类BP_MyCharacter。

时空观察者9号·2025-03-10 11:51

探索前端应用的新纪元：FABs —— 前端应用包

探索前端应用的新纪元：FABs——前端应用包fabFABprojectspecification&monorepo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fab2/fab

祖崧革·2025-03-10 10:40

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

关于 Scapy 的详细介绍、安装指南、使用方法及配置说明

强大的过滤与分析：支持BPF表达式过滤数据包。脚本化：可

程序员的世界你不懂·2025-03-10 08:54

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。

Wis4e·2025-03-10 07:49

如何成为LangChain项目的贡献者

此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。核心原则解析参与开源项目不仅能提升个人技能，还能为社区带来价值。

eahba·2025-03-10 06:11

Centos 7.9内核升级

https://dl.lamp.sh/kernel/el7/下载两个包安装主内核包sudorpm-ivhkernel-ml-5.15.148-1.el7.elrepo.x86_64.rpm安装开发包（编译eBPF

TransPlus·2025-03-10 05:08

Linux(Centos 7.6)命令详解：zip

2.命令语法usage:zip[-options][-bpath][-tmmddyyyy][-nsuffixes][zipfilelist][

豆是浪个·2025-03-10 05:37

从零开始封装React UI 组件库并发布到NPM

这篇文章您将学会1.如何从零开始搭建属于自己的reactui组件库,并发布到npm开源.2.如何从零配置webpack打包项目,例如jsx,less等打包处理.3.发布到npm有哪些注意事项?

winyh5·2025-03-10 05:05

webpack-dev-server，proxy代理

如果使用了webpack-dev-server，大概率是要配置代理的devServer:{open:true,proxy:{//配置跨域'/api':{target:'https://aip.baidubce.com

码农罢了·2025-03-10 05:03

webpack-dev-server解决跨域

目前解决跨域常用的方法是采用webpack-dev-server结合proxy接口代理或者使用Nginx均可配置跨域的代理。

大猫会长·2025-03-10 05:32

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

python环境配置 pip和conda常用指令

最好手动升级，如果全升会出现兼容性问题importpkg_resourcesfromsubprocessimportcallforpackagesin[dist.project_namefordistinpkg_resources.working_set

Immortalwings·2025-03-10 03:19

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

DeepSeek-R1的Qwen和Llama区别

好的，我现在需要回答用户关于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BPro和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-

百态老人·2025-03-10 01:08

每日AIGC最新进展(41)：上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型，旨在通过改进的

沉迷单车的追风少年·2025-03-10 01:06

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

主要贡献包括：创建了一个基于文本的网络浏览环境，使得模型可以互动，从而改进了检索和合成。生成带有参考文献

土豆.exe·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

Abp框架

基于DDD的现代ASP.NET开发框架–ABP系列文章总目录什么是ASP.NETBoilerplateProject（ABP）框架【DDD】领域驱动设计实践——框架实现DDD分层架构的三种模式【DDD】

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 00:59

ABP框架综合示例代码及消息队列(MQ)集成教程

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ABP框架是一个基于.NET的企业级应用程序开发框架，它集成了领域驱动设计、模块化、分层架构、依赖注入、CQRS、事件溯源等最佳实践。

KX-EZ·2025-03-10 00:27

ABP框架之——数据访问基础架构

ABP框架可以与任何数据库兼容，同时它提供了EFCore和MongoDB的内置集成包。

搬砖养女人·2025-03-10 00:54

ABP框架概念

二、领域层10，实体11，值对象12，仓储13，领域服务14，规格模式15，工作单元16，事件总线17，数据过滤器三、应用层18，应用服务19，数据传输对象20，验证数据传输对象21，授权22，功能管理23，审计日志四、分布式服务层24，ASP.NETWebAPIControllers25，动态Webapi层26，OData整合27，SwaggerUI整合10，实体实体具有Id并存储在数据库中，实

是刘彦宏吖·2025-03-10 00:22

基于.net8的webapi使用abp

首先引用volo.abp.core和volo.abp.asp.netcore.mvc,同样需要开启包括预发行版创建AppModule继承AbpMoudle，然后在类上加上特性[DependsOn(typeof

bjjjunjie·2025-03-09 23:21

ABP框架 - 介绍

文档目录本节内容：简介一个快速示例其它特性启动模板如何使用简介我们总是对不同的需求开发不同的应用。但至少在某些层面上，一次又一次地重复实现通用的和类似的功能。如：授权，验证，异常处理，日志，本地化，数据库连接管理，设置管理，审核日志等功能。所以我们创建架构和最佳实践，如分层和模块架构，DDD，依赖注入等，并尝试开发应用时基于一些约定。由于所有这些是非常耗时而且很难单独创建并可适用于每个项目，许多公

aichun6888·2025-03-09 23:21

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

技术债务未纳入计划管理怎么办

，因为只有清晰了解现有系统中累积的技术债务，才能在项目计划中合理安排修正工作，防止负债失控；动态整合则要求将技术债务作为项目计划的重要组成部分，实时监控并定期调整修复策略；持续优化确保在项目迭代中不断改进和预防新的技术债务生成

·2025-03-09 21:25

1.3 最优化的基本概念

系统分类一般来说，最优化算法研究可以分为：构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。

西瓜毛毛猫·2025-03-09 20:21

（ECCV2018）CBAM改进思路

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.06521论文题目：CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule会议：ECCV2018论文方法利用特征的通道间关系生成了一个通道注意图。由于特征映射的每个通道被认为是一个特征检测器，通道注意力集中在给定输入图像的“什么”是有意义的。为了有效地计算通道注意力，我们压缩了输入特征映射的空间维度。对于空间信息

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

HTML5 表单属性

HTML5表单属性引言HTML5作为新一代的网页标准，带来了许多新的特性和改进。在表单处理方面，HTML5引入了一系列新的表单属性，这些属性使得表单的创建和使用更加灵活和强大。

lly202406·2025-03-09 19:41

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

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