形态 终极 深度agents

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 ......
人工智能 人工 深度 机器 智能

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。 ......
深度

什么叫真正的Windows系统音频终极增强效果器

什么FXSound,什么DTS,什么杜比音效之类的,我说句好听点儿的,这些都是弟弟,想用它们把自己的音箱调教成喜欢的效果,不好意思,它们做不到,换句话说就是鸡肋,食之无味,弃之可惜!因为这些软件处理之后的效果没有一种是不失真严重的,原始音频信号不说丢失大半,最少也得丢失个百分之二三十,这根本谈不上享... ......
效果器 终极 音频 效果 Windows

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 ......
深度 笔记

形态学

形态学 什么是形态学处理 ​ 基于图像形态进行处理的一些基本方法 ​ 这些处理方法基本是对二进制图像进行处理 ​ 卷积核决定着图像处理后的效果 腐蚀与膨胀 ​ 腐蚀:将一个区域变小 ​ 膨胀:将一个区域变大 开运算 ​ 先做腐蚀在做膨胀 闭运算 ​ 先做膨胀在做腐蚀 顶帽 黑帽 图像的二值化 ​ 将 ......
形态学 形态

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 ......
算法 深度

第七篇 手写原理代码 - 对象 【 实现对象的深度拷贝、实现对象的深度对比 】

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, ......
对象 深度 拷贝 原理 代码

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

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 ......
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Pandas Query 方法深度总结,你学会了吗?

[Pandas Query 方法深度总结,你学会了吗?-51CTO.COM](https://www.51cto.com/article/714736.html) 数据库其他数据库 事实证明实际上可以使用 query()​ 方法做到这一点。因此,在今天的文章中,我们将展示如何使用 query() 方 ......
深度 方法 Pandas Query

39.深度神经网络应用

1、加载深度学习模型 深度学习中最重要的部分就是对模型的训练,模型训练完成后就可以使用模型对新数据进行处理,例如识别图像中的物体、对图像中的人脸进行识别等。由于训练模型既耗费时间又容易失败,因此在实际使用过程中可以直接已有的模型,没必要每次都重新训练模型。OpenCV 4中提供了dnn::readN ......
网络应用 深度 神经 网络 39

哪吒探针 - Windows 和Linux端agent安装(详细注意版)

一、Windows端agent安装配置 环境准备 环境: Windows 服务器 软件:哪吒探针点击下载、nssm 点击下载(探针agent和nssm都要下载准备好) 设置环境变量下载软件后,解压到任意位置,然后按 win+R 打开运行窗口,输入 sysdm.cpl 打开系统属性–>高级–>环境变量 ......
探针 Windows Linux agent

论文《深度多尺度卷积LSTM网络的出行需求和出发地预测》

学习参考:https://blog.csdn.net/zuiyishihefang/article/details/128030409 论文题目:《Deep Multi-Scale Convolutional LSTM Network for Travel Demand and Origin-Des ......
卷积 出发地 尺度 深度 需求

32、形态学处理

1、图像腐蚀 图像的腐蚀过程与图像的卷积操作类似,都需要模板矩阵来控制运算的结果,在图像的腐蚀和膨胀中这个模板矩阵被称为结构元素。与图像卷积相同,结构元素可以任意指定图像的中心点,并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后,将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处, ......
形态学 形态

事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)

坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在 ......
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深度剖析Redis九种数据结构实现原理,建议收藏

Redis 是一个高性能的键值存储系统,支持多种数据结构。 包含五种基本类型 String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、Zset(有序集合),和三种特殊类型 Geo(地理位置)、HyperLogLog(基数统计)、Bitmaps(位图)。 ......
数据结构 深度 原理 结构 建议

线程中的终极异常处理处理

提问 线程中的终极异常处理处理 回答 为了异常阻塞主线程是不值得的 使用事件通知方式,这样不会阻塞主线程 捕捉AggregateException ......
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深度学习| word2vec

word2vec 单词向量化表示 word2vec 下分为两个模型CBOW与Skip-gram ,分别包含Hierarchical Softmax和 Negative Sampling两个方法; 1. 连续词袋模型(CBOW)与跳字模型(Skip-gram) 单词W; 词典D = {W1, W2, ......
深度 word2vec word2 word 2vec

基于深度学习网络的5G通信链路信道估计算法matlab仿真

1.算法描述 深度学习(英语:deep learning),是一个多层神经网络是一种机器学习方法。在深度学习出现之前,由于诸如局部最优解和梯度消失之类的技术问题,没有对具有四层或更多层的深度神经网络进行充分的训练,并且其性能也不佳。但是,近年来,Hinton等人通过研究多层神经网络,提高学习所需的计 ......
链路 信道 学习网络 算法 深度

m基于形态学处理和SVM的视频行人密集度分析matlab仿真

1.算法描述 行人检测技术已经成为计算机视觉领域的关键研究方向。行人检测的最重要的任务就是对行人目标进行准确定位。行人检测技术有很强的使用价值,可以与多人跟踪、行人重识别等技术结合,应用于汽车无人驾驶系统、智能机器人、智能视频监控、人体行为分析、人流量统计系统、智能交通领域。 目前的行人检测任务主要 ......
密集度 形态学 行人 形态 matlab

深度学习环境配置

深度学习环境配置 一、软硬件配置介绍 操作系统:Windows 10 和 Ubuntu 20.04 均适用 GPU:Nvidia Geforce RTX 3060 Python:3.8 二、环境配置步骤 1、安装显卡驱动 (1)Windows 10 ​ 在Nvidia驱动下载官网下载522.25版本 ......
深度 环境

深度学习入门

深度学习入门 1、入门路线 2、人工智能、机器学习和深度学习的区别 **人工智能:**可能是来自 1956 有史以来最受关注的概念。到 2015 年,GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据(从纯文本到图像、映射等)。这产生了对数据分析的需求,它被更普 ......
深度

初识深度学习

初识深度学习 一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 二、应用 计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、预测...... 三、深度学习框架 ......
深度

异步编程的终极方案

async 和 await实际上就是让我们像写同步代码那样去完成异步操作 await表示强制等待的意思, await关键字的后面要跟一个promise对象,它总是等到该promise对象resolve成功之后执行,并且会返回resolve的结果 上面代码会等待5秒之后,弹出5 ......
终极 方案

mysql深度分页问题

深度分页的产生: 当一个有类似语句 select * from t1 limit startIndex,pageSize,如果这个startIndex只非常大即要检索50条数据需要偏移一个较大的偏移量,极大的消耗性能。 优化方式: 1、业务层面:在前端展示分页选择器,只能逐页翻,增加业务操作的工作量 ......
深度 问题 mysql

开源项目audioFlux: 针对音频领域的深度学习工具库

(目录) audioFlux是一个Python和C实现的库,提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合,结合各种深度学习网络模型,进行音频领域的业务研发,下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。 项目地址: https://github.com ......
audioFlux 深度 音频 领域 工具

二叉树的最大深度,二叉树是否存在路径和为某值的路径

递归的方法遍历二叉树 最大深度: fun(root){ if(root == null){ return 0; } return (Max(fun(root.left), fun(root.right)) + 1); } 和为某值 fun(root ,sum){ if(root == null){ ......
路径 深度

深入浅出神经网络与深度学习 (迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)) Chapter1

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代,科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机,其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

深度学习目标检测

一、发展历程: 二、基于传统机器学习的目标检测方式: 在梳理深度学习目标检测前,个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式,因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试,但是这种方法的瓶颈太明显了,后期就被淘汰了 ......
深度 目标