流水线 深度 逻辑 模型
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31996 原文出处：拓端数据部落公众号 GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全 ......
【深入浅出 Yarn 架构与实现】5-3 Yarn 调度器资源抢占模型
本篇将对 Yarn 调度器中的资源抢占方式进行探究。分析当集群资源不足时，占用量资源少的队列，是如何从其他队列中抢夺资源的。我们将深入源码，一步步分析抢夺资源的具体逻辑。 ......
MsgId 这里是放需要的功能逻辑（与服务器放一起并且客户端也得一致）
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks; namespace FWQ1{ class MsgId { public s ......
图的深度优先和广度优先算法
package com.datastruct.gragh;import java.util.ArrayList;import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;/** * @version 1.0 * @Author 作者名 * @Date 20 ......
TensorFlow模型保存和提取方法
https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72829635?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLI ......
二叉树（建树|遍历|寻找最大最小深度）
二叉树基础操作 1.实现思路 建树：递归从数组中按照层级建立 递归：提供6种建树操作（前、中、后序递归和非递归） 最大深度：利用回溯|递归实现两种操作 最小深度：利用递归实现 2.代码实现 import java.util.Deque; import java.util.LinkedList; im ......
SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 页撕裂
执行Sql出错：select count(0) from *** 消息 824，级别 24，状态 2，第 1 行SQL Server 检测到基于一致性的逻辑 I/O 错误 页撕裂(签名应该为: 0x00000000，但实际为: 0x01040000)。在文件 'D:\DB\xxxx.mdf' 中、偏 ......
为什么要执行产值冲减的原因--因为系统设计的逻辑问题--产值冲减、工程结算、收入台账的顺序
1.系统设计时间逻辑的问题 1.PM系统的时间逻辑 flowchart LR A["产值冲减（时间A:统计月份）"]-->B["工程结算(时间B：结算月份)"]-->C["收入台账（时间C:统计月份）"] 2.问题的发生 这里主要是我在编制DDI项目的时候发现的问题。 因为你无论怎么替换顺序，最终是 ......
模型驱动软件开发 打造企业数字化未来
软件开发过程中的效率问题一直受到强烈关注。计算机软件开发方法的每一次变革都是通过提高抽象层次实现，从机器语言到汇编语言、再到高级语言、可视化建模语言，开发效率得到了显著提升。2000年左右，软件开发中出现了“模型驱动开发”的概念。 模型驱动的核心理念在于从概念模型的设计入手来构建企业应用，随后以概念 ......
整车动力学模型_simulink（7自由度&14自由度）
整车动力学模型_simulink（7自由度&14自由度） 软件使用：Matlab Simulink 适用场景：采用模块化建模方法，搭建7自由度和14自由度整车模型，作为整车平台适用于多种工况场景。 产品simulink源码包含如下模块： →工况: 阶跃工况 →整车模块：7自由度整车模型(需要14自由 ......
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理YID:8572645488015821 ......
Matlab小波变换双端行波测距凯伦布尔变换放射状配电网单相故障测距Simulink模型及对应程序
Matlab小波变换双端行波测距凯伦布尔变换放射状配电网单相故障测距Simulink模型及对应程序。 配有对应说明及原理参考文献，适合初学者学习。YID:9219641290933817 ......
四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型，利用滑模控制算法
四轮转向系统横摆角速度控制simulink仿真模型，利用滑模控制算法，基于八自由度车辆模型，控制有比较好的效果，附参考说明。YID:29150640269337950 ......
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型，本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型，本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成，并基于实际项目搭建，本资料包包含所有源文件YID:7468639817222914 ......
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码
基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码 离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。 有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。 提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。 将孤立微电网的终身 ......
【代码实现】最新PyTorch机器学习与深度学习技术方法
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。 本次内容在掌握深度学习的基础知识，与经 ......
前车碰撞预警——FCW,基于深度学习和单目摄像头测距的前车碰撞预警
前车碰撞预警——FCW,基于深度学习和单目摄像头测距的前车碰撞预警源码。 单目测距，多目标跟踪。 车辆检测，智能adas，FCW,价格只包括源码及设计文档讲解。 我使用的版本说明: gpu版本： anoconda:3-5.1.0 cuda：10.0 cudnn: cudnn-10.0-windows ......
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 YID:62100632809753171 ......
基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究
基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用 YID:8770627173879012 ......
常见I/O模型
文章引用自 https://blog.csdn.net/qq_35642036/article/details/82798722 1. 同步：发出一个功能调用后，没有得到结果之前，该调用就不返回。此时线程还是激活的 2. 异步： 发出一个调用后，不需要知道改功能结果，该功能有结果后通知调用者（回调通 ......
永磁同步电机神经网络自抗扰控制，附带编程涉及到的公式文档，方便理解，模型顺利运行，效果好
永磁同步电机神经网络自抗扰控制，附带编程涉及到的公式文档，方便理解，模型顺利运行，效果好，位置电流双闭环采用二阶自抗扰控制，永磁同步电机三闭环控制，神经网络控制，自抗扰中状态扩张观测器与神经网络结合，在线自整定自抗扰中参数，（依据rbf神经网络pid控制还写）输入信号为方波信号，可以切换。 均可运行 ......
Linux基础第六章：逻辑卷的使用、扩容和磁盘配额
一、逻辑卷的使用及扩容1、概念优点及注意事项概念：Linux 下对硬盘分区的一种管理机制，适合于管理大存储设备，并允许用户动态调整文件系统的大小。 优点：相比较分区而言逻辑卷可以动态调整文件系统的大小。 PV(物理卷)：设定那些硬盘和分区(做逻辑卷时分区必须是8e类型)可以做逻辑卷 VG(卷组)：将 ......
ABAQUS盾构隧道开挖模型Cae文件，一环7片，含螺栓，配筋
ABAQUS盾构隧道开挖模型Cae文件，一环7片，含螺栓，配筋。 （此模型用的㎜单位制） YID:38300610693753555 ......
自动调优工具AOE，让你的模型在昇腾平台上高效运行
摘要：当算子性能或者网络性能不佳时，可以使用AOE进行调优。本文就带大家了解自动调优工具AOE，让你的模型在昇腾平台上高效运行。 本文分享自华为云社区《自动调优工具AOE，让你的模型在昇腾平台上高效运行》，作者：昇腾CANN 。 什么是AOE？ AOE（Ascend Optimization Eng ......
ArcGIS模型构建器ModelBuilder的使用方法
本文介绍在ArcMap软件中，基于模型构建器（ModelBuilder）完成模型建立与使用的具体方法。 首先，在ArcMap软件中打开“ModelBuilder”。 建立一个模型，我们一般需要两种素材，一是该模型所需的初始数据，二是该模型具体的操作工具；而二者都可以通过插入的方法导入模型。在这里，我 ......
常用的处理时间序列的模型
处理时间序列的模型有很多种，下面列举一些常见的： ARIMA模型：自回归移动平均模型，用于分析和预测时间序列数据。 LSTM模型：长短时记忆模型，是一种循环神经网络，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。 GRU模型：门控循环单元模型，是一种循环神经网络，类似于LSTM，但参数更少，训练速度更快。 Pr ......
高斯混合模型 GMM 的详细解释
高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写 GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和 KMeans 非常相似，你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多，比如： 它假设簇是球形的并且大小相同，这在 ......
深度学习之PyTorch实战（4）——迁移学习
（这篇博客其实很早之前就写过了，就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记，一直未发现，今天整理一下，发出来与前面基础形成连载，方便初学者看，但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了，导致部分代码会产生报错，但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容 ......