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通过
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/Simulink平台,使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标
目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
xiaoheshang_123
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人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
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m0_74824592
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以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、
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的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础
谦亨有终
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2025-02-17 14:29
跟着AI向前走
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【
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】多元线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
T0uken
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2025-02-17 14:26
Python全栈开发
1024程序员节
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【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子
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想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
再见孙悟空_
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2025-02-17 14:24
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【
深度学习・探索智能核心奥秘】
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【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
【深度解析】ICLR:人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和
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X_taiyang18
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使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
在过去的五年里,研究方向已从传统的
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数行天下
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延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
这块必被安排
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延迟算子
《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
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|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读
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2025-02-17 12:39
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Rasa:开源的
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一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块:NLU:自然语言理解模块,实现意图识别以及槽值的提取,将用户的输入转化为结构性数据,在训练过程中,为了提高从用户信息的实体识别能力,采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors,正则表达式Regexes,同义词Synonyms等RasaCore:对话管理模块,也是一
Indra_ran
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2025-02-17 10:23
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智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.群居蜘蛛算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.
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智能算法研学社(Jack旭)
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所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现
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十大经典算法。(github.com),欢迎查看。
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2025-02-17 08:38
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推动车载雷达的发展
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
车载诊断技术
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2025-02-17 06:19
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DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公
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和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2025-02-17 05:07
DeepSeek从入门到精通
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基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)
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1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
天天Matlab科研工作室
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2025-02-17 04:03
智能优化算法matlab仿真
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DeepSeek R1 与 OpenAI O1:
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模型的巅峰对决
点赞收藏❤一、引言在
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的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。
学无止尽5
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2025-02-17 04:59
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做其他的不好吗?别写代码了(4)
未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如
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chalmers_15
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LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测
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前程算法屋
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私信获取源码
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方向毕业设计选题清单:开题指导与建议
目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦(见文末)!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
Krin_IT
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2025-02-17 01:36
毕设选题指导
毕业设计
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景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助
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算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。
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2025-02-17 00:35
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景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化
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2025-02-17 00:05
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《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《
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|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读
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2025-02-17 00:02
深入浅出多模态
多模态
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高效高并发调度架构
常用于微服务之间的通信,例如
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模型服务与前端应用之间的交互。RSocket:是一种基
之群害马
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Anaconda3 介绍和安装
介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版,专注于数据科学、
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gorgor在码农
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python入门基础
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】无监督学习算法之:K均值聚类
K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝:鱼哥,K均值聚类我不懂,能不能给我讲一讲?小鱼:行,可以小屌丝:额…今天咋直接就答应了?小鱼:不然呢?小屌丝:有啥条件,直接说,小鱼:没有小屌丝:这咋的了,不提条件,我可不踏实小鱼:你看看你,我不提条件,你还不踏实,那你这是非让我提条件
Carl_奕然
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第二章:13.1
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模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器
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简化版奇异值分解(SVD)方法详解
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、
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【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
从基础的
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算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。
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