卷积 深度 参数pytorch
matlab源代码粒子群优化算法分布式电源选址定容 电力系统大数据分析的卷积神经网络 python源代码
（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......
一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码 利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测
（1）一种实时机会约束决策的快速方法及其在电力系统中的应用源代码，保证正确 使用情景方法来解决实时机会约束决策问题的可能性，在这些问题中，未知参数的新信息通过测量变得可用。 约束的仿射性质已被利用来推导一种变化的场景方法，它不需要根据条件分布重新采样参数空间。 通过对样本的预处理，可以用极其有限的计 ......
深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码
深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 根据用电情况检测出故障的智能电表，并针对其进行更换，可以节省大量的资源。 为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long -term memory, LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutiona ......
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪与参数配置工具连接
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪与参数配置工具连接 VS101~VS432 设备配备了专门的参数配置工具 SETP 来完成设备工作参数的查看和修改工作。 连接前的准备工作（ 1）数据接口与计算机连接使用标配的通讯线与计算机 RS232 接口连接。 若需基于手机网络发送数据，请在开机前安装 SI ......
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 深度学习模型于电力负荷预测， 深度学习体系结构对短期预测，在通过在两个数据集上回顾和实验评估电力负荷预测，前馈和递归神经网络、序列到序列模型、时域卷积神经网络以及架构变量. 实验评估了最相关的 ......
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码 利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。 开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。 电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。 提出了基于D ......
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现，保证正确 利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。 在IEEE 118系统的实际负载数据实验中，新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级，包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。 基于数 ......
人工智能技术的最新进展：机器学习和深度学习的应用
随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中，机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。 一、人工智能技术的最新进展 人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面： 1. 自然语言处理技术的提升 自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，其主要目的是让计算机能够理解和处 ......
对比学习中的温度超参数
如果温度系数设的越大，logits 分布变得越平滑，那么对比损失会对所有的负样本一视同仁，导致模型学习没有轻重。如果温度系数设的过小，则模型会越关注特别困难的负样本，但其实那些负样本很可能是潜在的正样本，这样会导致模型很难收敛或者泛化能力差。 ......
使用a标签跳转到servlet里面，并且带有相关参数
相关实现 若是带有一个参数： <a href="deleteServlet?id=${id}"></a> 若是带有多个参数： <a href="deleteServlet?id=${id}&name=${name}"></a> ......
4月12日复习，仿函数，非类型模板参数，模板的特化
仿函数的学习：之前在实现优先级队列时在模板那里多传一个参数可以实现直接堆优先级的调整，因为设置大数优先还是小数优先，只是建大堆还是建小堆和相关算法的问题，而大堆算法与小堆算法的不同只是大于小于号的不同，若是仅仅因为这个就重新写一个相似的代码未免有点太冗余了，所以可以引入一个类这个类代替运算符的功能， ......
Springmvc常用注解参数与返回值
1.常用注解 1.1.@RequestMapping @RequestMapping注解是一个用来处理请求地址映射的注解，可用于映射一个请求或一个方法，可以用在类或方法上。 标注在方法上 用于方法上，表示在类的父路径下追加方法上注解中的地址将会访问到该方法 @Controller public cl ......
m基于matlab的卷积编码维特比译码误码率仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着现代通信的发展，人们对信息传输的可靠性和有效性的要求也越来越高。维特比译码算法被广泛的应用，因此如何提高维特比译码器的性能，降低译码器的功耗和面积是个重要的问题。卷积码是Elias等人在1955年提出的，是一种非常 ......
深度优先遍历
leeetcode733: &&判断条件是有顺序的。 深度优先是用递归，广度优先使用队列。 1.深度搜索 方向数组： dx={1,0,0,-1}; dy={0,1,-1,0}； 找到第一个要染色的方格，将它染色再递归染色其他方向的方格。 ......
c++指针参数传递和引用参数传递的区别
1) 指针参数传递本质上是值传递，它所传递的是一个地址值。 值传递过程中，被调函数的形式参数作为被调函数的局部变量处理，会在栈中开辟内存空间以存放由主调函数传递进来的实参值，从而形成了实参的一个副本（替身）。 值传递的特点是，被调函数对形式参数的任何操作都是作为局部变量进行的，不会影响主调函数的实参 ......
Python的函数的缺省值参数（空列表）之坑
From https://www.jianshu.com/p/9f899d829562 def add(x,lst = []): if not(x in lst): lst.append(x) return lst list1 = add(1) print(list1) list2 = add(2) ......
基于布尔莎模型模型的二维的仿射变换（java与postgis)-）----四、七参数坐标转换
基于布尔莎模型模型的二维的仿射变换（java与postgis)-） 四、七参数坐标转换 1、布尔莎模型。 布尔莎模型可以为是三维的仿射变换，在三维空间直角坐标系中，平移，旋转，缩放都三个维度，布尔莎模型的参数则包括：3个平移参数x0,y0,z0;三个旋转参数anx,any,anz;一个尺度参数m。即 ......
存储流程设计节点相关参数
https://github.com/bpmn-io/bpmn-font bpmn图标 https://cdn.staticaly.com/gh/bpmn-io/bpmn-font/master/dist/demo.html paletteData.js /** * 存储流程设计相关参数 */ ex ......
逻辑回归的参数学习
from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
python关于*args所能接收的参数、关于**kwargs所接收的参数详解
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf8 -*- 3 # python-day32-20170110: 4 5 6 # 关于*args所能接收的参数 7 8 # 这种接收的是位置参数，可变长 9 def func1(*args): 10 print(ar ......
深度学习笔记
从零训练一个神经网络 2023-04-12 1.读取训练数据 # 读取数据 # 这一步类似预处理，将图片裁剪成64*64大小 data_dir = "./data" # 字典语法 dict = {a:b} # Scale已经被删除，用Resize代替 data_transform = {x: tra ......
OctConv：八度卷积复现
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional ......
JavaScript JS获取url地址后面参数的方法
JavaScript JS获取url地址后面参数的方法 1、通过对象遍历参数 function GetUrlRequest() { var url = location.search; //获取url中"?"符后的字串 var tRequest = new Object(); if (url.ind ......
pytorch笔记
反向传播的过程 定义向量的方法， out = self.w.mm(x) # mm表示向量相乘metrix multiple 1*2 与 2*1 相乘 item()方法更安全和推荐，因为它可以确保计算图的正确性，并且可以提供与Python标量类型的兼容性。而data属性已经被废弃，并且可能会导致错误， ......
深度学习的优化算法
目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪参数配置工具SETP简单介绍
河北稳控科技多通道振弦传感器无线采集仪参数配置工具SETP简单介绍 参数配置工具 SETP 是专门为 VS 系列多通道振弦采发仪开发的软件程序，可完成设备内部所有参数的读取和修改工作，也可当做简单的通道数据读取工具来使用。运行配置工具 双击 SETP.exe 运行程序，如下图所示。 界面组成如上图所 ......
LargeKernel3D：在3D稀疏CNN中使用大卷积核
前言 2D CNN 使用大卷积代替小卷积，增大了卷积核的感受野，捕获到的特征更偏向于全局，效果也得到了提升，这表明较大的 kernel size 很重要。但是，当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时，那些在 2D 中成功的模块设计在 3D 网络效果不好，例如深度卷积。为了应对这一重要挑战，本文提出 ......