卷积 深度

本文适用于电脑有GPU（显卡）的同学，没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的，所以教程从安装CUDA开始。 CUDA安装 CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一个显卡的附加驱动。必须使用NVIDIA的显卡才能安装，可以打开任务管理器查看自己的硬件设 ......

卷积神经网络 基本算法实现 卷积神经网络应该算是图像处理中绝对的主流了, 关于算法得基本思想我在之前也学的比较懂了, 这点如果不了解网上有很多教程. 不过我并没有用代码亲自实现它. 我们首先确定怎么编写. 前面搞全连接网络总是会想着怎么去简化运算, 现在我们接触了新的网络, 要实现基础版本反而又不大 ......

蒸馏收敛 基于keras的知识蒸馏(Knowledge Distillation)-分类与回归 如果通过蒸馏收敛到一个更优的的部署模型 Knowledge Distillation Introduction to Knowledge Distillation 知识提取是一种模型压缩过程，其中对小（学 ......

css中通常会在 style 标签内添加 scoped 来避免父组件对子组件的影响，添加了之后只能修改当前组件的样式。 这样做的原理是通过在打包的时候给每个样式都添加一个独一无二的hash值，从而避免父组件对子组件的样式的影响。 如果去掉scoped的话就会影响全局样式，但是加上scoped又不能在 ......

固定一个可以 $O(1)$ 运算的 effective field $K$, 并且假设其上的 FFT 时间复杂度为 $O(N\log N)$. 有序列 ${g}$ 和 ${\phi}$, 如何计算半在线卷积 $f_n = \phi_i(\sum_{i>0} g_i f_{n-i})$? Folklo ......

火电机组深度调峰matlab 采用matlab结合yalmip（cplex或者gurobi求解器）编写深度调峰模型，程序完整性较好，采用直流潮流、功率平衡、爬坡等相关约束，可通用IEEE30和39等节点系统ID:5950670492715679 ......

安装vscode 方法一： 依次输入如下命令 1.sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make 2.sudo apt-get update 3.sudo apt-get install ubuntu-make 4.umake ide v ......

图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 转自知乎图像Resize方式对深度学习模型效果的影响 在基于卷积神经网络的应用过程中，图像Resize是必不可少的一个步骤。通常原始图像尺寸比较大，比如常见监控摄像机出来的是1080P高清或者720P准高清画面，而网络模型输入一般没有这么大，像Yolo系 ......

考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略 摘要：本代码主要做的是考虑新能源消纳的火电机组深度调峰策略，以常规调峰、不投油深度调峰、投油深度调峰三个阶段，建立了火电机组深度调峰成本模型，并以风电全额消纳为前提，建立了经济调度模型。 约束条件主要考虑煤燃烧约束、系统旋转备用功率约束、启停、爬坡、储热约束等等 ......

基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究 摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源交易研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源交易模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网交易控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P交易经济效益 ......

# 导入必要的库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义超参数 epochs = 10 # 训练轮数 lr ......

风储深度调峰模型matlab 考虑风储的调峰模型，采用cplex作为求解器，实现不同主体出力优化控制，程序运行稳定，有参考资料，ID:37180641310293436 ......

深度学习-个人理解 深度学习模型类似一个黑盒子，输入一组数据，产生一个输出，这个输出就可以称为得分函数的输出值。 根据输出值与实际值之间的比较，通过损失函数可以求得损失值。损失值越大，代表模型的分类效果越差。 其中，通过Softmax分类器可以将分类结果映射成概率。 前向传播和反向传播 前向传播：输 ......

2月25日晚间，全球投资者所期待的2023年巴菲特致股东的信正式公布。每年2月底，巴菲特致股东的信成为大家学习巴菲特价值投资，以及了解巴菲特过去一年投资得失的一个重要窗口，与每年5月第一个周六召开的巴菲特股东大会一样重要。在信中，巴菲特总是毫无保留的为我们奉上投资真谛，读起来让人如沐春风，醍醐灌顶。 ......

使用深度学习预测低压网络的电压分布 低电压(LV)电路的能量分布将发生变化，而以前的被动“适应和-“忘记”的网络管理方法将是低效的，以确保其有效运行。 需要一种自适应的方法，包括对电路风险的预测。 文献中描述的大多数方法都要求网络具有完全的可观察性。 考虑到智能电表(SM)覆盖所有低压网络的可能性很 ......

（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 ......

（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，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 ......

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 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，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 ......

​ 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 ......

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 ......

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。 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

在 JavaScript 中，对象拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝两种方式 1、浅拷贝 浅拷贝只是复制了对象的引用地址，新对象的属性与原对象的属性指向同一块内存地址 2、深拷贝 深拷贝会完整地复制对象以及其内部所有嵌套对象 使用 JSON.parse(JSON.stringify()) 方法进行深拷贝时， ......

python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究 关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容： 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但 ......