matlab神经网络结果分析

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带
嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

计算机毕业设计指南

本文将从选题、需求分析、系统设计、编码实现、测试优化、论文撰写、答辩准备等方面，为你提供一份详细的毕业设计指南。
晴天毕设·2025-03-23 00:52

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。
DASA13·2025-03-23 00:21

3.20 补题（二分模板，反向搜索）

目录D-填涂颜色（搜索）题目描述思路分析代码实现F-跳石头（二分模板）题目描述思路分析代码实现D-填涂颜色（搜索）链接：P1162填涂颜色-洛谷题目描述由数字000组成的方阵中，有一任意形状的由数字111
ZZZS0516·2025-03-23 00:20

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。
秋声studio·2025-03-23 00:19

深度剖析哈希表数据结构：原理、冲突解决与优化策略

本文深入探讨哈希表的工作原理，详细分析常见的冲突解决方法，如开放地址法、链地址法等，并进一步研究哈希表在不同场景下的优化策略，旨在帮助读者全面理解哈希表数据结构及其应用。
麻辣酸甜·2025-03-23 00:49

通过启用Ranger插件的Hive审计日志同步到Doris做分析

以下是基于ApacheDoris的RangerHive审计日志同步方案详细步骤，结合审计日志插件与数据导入策略实现：一、Doris环境准备1.创建审计日志库表参考搜索结果的表结构设计，根据Ranger日志字段调整建表语句
fzip·2025-03-22 23:48

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？
川川菜鸟·2025-03-22 23:47

AWS SAP学习笔记-概念

ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤：Extract（提取）：从各种数据源（如数据库、文件、API等
HainesFreeman·2025-03-22 23:16

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

7-6 字符串排序--string类的使用

然后将这输入的该组字符串按每个字符串的长度，由小到大排序，按排序结果输出字符串。如果存在多个字符串长度相同，则按照原始输入顺序输出。输入格式:字符串的个数，以及该组字符串。每个字符串以‘\n’结束。
syh132167·2025-03-22 22:12

初始OpenCV

OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。
指尖下的技术·2025-03-22 22:41

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

随着大气科学与数值模拟技术的发展，高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套（MovingNesting）：动态调整高分辨率嵌套网格位置，追踪天气系统（如台风、强对流系统）以提高局地预报精度。伏羲（Fuxi）模型
Hardess-god·2025-03-22 22:10

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

“三分钟”带你看懂批次管理!（一）

增强质量控制：监控不同批次产品的质量指标，及时发现和分析质
·2025-03-22 22:23

“三分钟”看懂仓库质检 - WMS质检管理要点精华版(2-2)

同步质检结果：质检结束后，质检系统同步质检结果到质检单。库存转移：WMS根据质检单的批次+库位+LPN查找库存，找到库存后做
·2025-03-22 22:53

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

在Kubernetes（k8s）集群中，Node状态为NotReady通常意味着节点上存在某些问题，下面为你分析正常情况下节点应运行的容器以及解决NotReady状态的方法。
网络飞鸥·2025-03-22 22:09

行业分析---小米汽车2024全年财报

1背景其实，关于小米汽车，笔者之前已经多次介绍过了，包括小米汽车成功的原因、智驾进展以及雷军个人的魅力，见博客《自动驾驶---小米汽车智驾进展》和《微自传系列---雷军》。小米汽车取得的成绩，出乎很多人的意料，其它新势力车企花了5---10年的时间，小米汽车三年就成功造出了第一辆车，在小米SU7月销2万+的同时，获得了非常不错的口碑。并且在刚刚发布的财报中，小米汽车在第一个完整财年的财务表现也是相
智能汽车人·2025-03-22 22:08

DeepSeek重塑软件行业：研发工程师的机遇与挑战

以下从技术革新、职业发展、行业趋势三个维度，分析其对研发工程师的核心影响。一、技术革新：从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生
LiuSid7·2025-03-22 22:38

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。
Hardess-god·2025-03-22 21:07

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

python 列表排序

有些时候我们希望对列表进行排序后，列表可以保存我们排序后的结果，但是很多情况下我们只是希望通过列表的排序，临时的显示排序结果而已。所以对于列表的排序可以分为永久性的排序和临时性的排序。
rainynights·2025-03-22 21:33

华为OD机试 - 宜居星球改造计划 - 图的多源BFS（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述2XXX年，人类通过对火星的大气进行宜居改造分析，使得火星已在理
哪 吒·2025-03-22 21:02

华为OD机试 - 书籍叠放 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述书籍的长、宽都是整数对应(l,w)。如果书A的长宽度都比B长宽大
哪 吒·2025-03-22 21:02

国际电商仓发（FBT）业务深度研究报告：以TikTok为例

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、国际电商仓发（FBT）业务概述2.1FBT业务定义与运作模式2.2FBT业务在国际电商中的地位与作用三、TikTokFBT业务案例分析3.1TikTokFBT
萧十一郎@·2025-03-22 21:31

B2143 进制转换

输出格式输出结果。输入输出样例输入#1复制3116输出#1复制1F说明/提示样例解释。将十进制31转化为十六进制数。
1101.01·2025-03-22 21:31

医疗旅游发展方案

二、医疗旅游发展环境分析（一）费用对比以根管治疗为例，国内外费用差异显著。以下通过表格对比能更直观呈现：项目国内费用（人民币）国外（以美国为例）费用（人民币）根管治疗费用500-2000元
cainiaojunshi·2025-03-22 21:01

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
weixin_贾·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力，可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

每天分析一个开源项目：open_deep_research

每天分析一个开源项目：open_deep_research项目链接：langchain-ai/open_deep_research项目介绍项目功能：OpenDeepResearch是一个基于LangGraph
申非zz·2025-03-22 20:56

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

PHP与Java的区别分析

一、语言特点php：一种的像Python的动态弱语言类型的服务器脚本语言，不需要编译代码；它是专为Web开发目的而开发和设计的，而且简单容易上手。Java：是一种通用的面向对象编程语言，属于强势优选语言类型，在执行前必须先正确编译。是面向对象的和人类可读的；支持服务器端和客户端；可用于开发独立应用程序或基于Web的应用程序，上手比PHP难。二、语法1.PHP是一种脚本语言，代码在服务器上执行，而结
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

闭包的概念总结与分析

1定义闭包又称词法闭包闭包最早定义为一种包含和的实体.在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（LexicalClosure）或函数闭包（functionclosures），是引用了自由变量的函数。解释一：闭包是引用了自由变量的函数，这个被引用的变量将和这个函数一同存在。解释二：闭包是函数和相关引用环境组成的实体。注：：除了局部变量的其他变量《Python核心编程》对闭包的解释:
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
清风AI·2025-03-22 19:51

ElasticSearch~查询操作~(简单查询、批量查询、匹配查询、模糊查询、精确查询、范围查询、通配符查询、must查询、should查询、过滤查询）

一、简单查询一、查询所有结果GET/student_info/_search{"query":{"match_all":{}}}二、根据条件查询GET/student_info/_search{"query
飞Link·2025-03-22 19:20

Android 12.0 WiFi连接流程分析之IP地址分配流程

1.前言在12.0的系统rom定制化开发中，对于wifi的定制功能也是比较多的，在关于wifi连接流程模块的分析，了解整个wifi连接流程也是非常重要的，接下来看下wifi的连接流程分析下相关功能实现2
安卓兼职framework应用工程师·2025-03-22 19:48

将MySQL数据同步到Elasticsearch作为全文检索数据的实战指南

Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，能够快速地进行全文检索、分析和可视化。
格子先生Lab·2025-03-22 19:47

Python基础知识点总结

应用领域：Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。开发环境：推荐使用IDLE、PyCharm、VSCode或JupyterNotebook。
豆芽819·2025-03-22 18:16

基于Azure云平台构建实时数据仓库

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合电商网站的流数据，构建实时数据仓库，支持T+0报表（如电商订单分析），具以及具体实现的详细步骤和关键PySpark
weixin_30777913·2025-03-22 18:15

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
GeminiGlory·2025-03-22 18:13

嵌入式硬件篇---蓝牙模块

典型应用场景扩展1.室内定位系统（蓝牙5.1+）2.运动健康监测3.工业控制四、ESP32开发示例（BLE+经典蓝牙）1.环境配置2.BLE服务端代码3.经典蓝牙串口通信五、关键技术参数对比六、开发调试技巧空中抓包分析七
Ronin-Lotus·2025-03-22 18:40

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估，旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
·2025-03-22 18:50

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

Chapter.4GNSS定位技术分析——DGPS原理作者：齐花Guyc(CAUC)文章目录Chapter.4GNSS定位技术分析——DGPS原理一、引言二、差分定位（DGPS）1.位置差分2.伪距差分
牵星术小白·2025-03-22 17:37

Java学习------常用类String

Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果
日暮南城故里·2025-03-22 17:07

业务逻辑漏洞

依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景：用户A通过篡改ID
波兰的蓝·2025-03-22 17:05

使用 Nginx 实现镜像流量：提升系统可用性与负载均衡

Nginx作为一个高性能的反向代理服务器，不仅可以用于负载均衡，还可以通过镜像流量（TrafficMirroring）功能，将实时流量复制到其他服务器，用于测试、监控或数据分析，而不会影响生产环境。
绝顶少年·2025-03-22 17:34

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

订单超时自动关闭"功能测试：案例背景项目名称：电商平台订单系统V2.3测试目标：验证"用户下单后30分钟未支付，订单自动关闭并释放库存"功能技术栈：SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点
进击的雷神·2025-03-22 17:04

软件工程简答题整理

答:1.基本过程:瀑布模型规定了各项软件工程活动，包括需求分析、规格说明、设计、编码、测试和维护，并规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级而下。
~进无止境~·2025-03-22 17:03
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