编译器 深度

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 ......

目的： 在Ubuntu上编译出树莓派的内核。 由于linux内核非常庞大，大约有1.4w个c文件，一千多万行代码，但是linux内核编译出来才才几M，这是为什么呢？ 因为linux是开源的，支持多平台、多架构。所以里面包含了很多平台的代码。我们现在要的是树莓派这个平台上的内核，所以其他的平台代码就是 ......

‘XXXX’不是自己写的。说明是这个变量或者函数实现的文件未导入,先找到‘XXXX’属于哪个库，然后在CMakeList.txt中添加相应的静态库或者动态库。 ‘XXXX’是自己写的。查看实现的源文件(.cpp)中和头文件(.h)定义是否一致。或者查看CMakeList.txt中是否引入了相关的cp ......

完整的错误信息是： The BaseOutputPath/OutputPath property is not set for project 'xx.csproj'. Please check to make sure that you have specified a valid combina ......

# 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 ......

一、问题引入 在使用VSCode编写C++程序过程中，自定义一个 *.h 文件，其中包含了函数声明，在主函数中引入头文件后，调用头文件对应C++文件中的方法，出现了undefined reference问题 二、解决过程 分析问题：主要是 预处理时，编译器没有找到stock.cpp的位置，导致 un ......

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 ......

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 ......

什么是交叉编译？ 交叉编译是在一台机上编译，编译生成的可执行程序在另一台机上运行。 如c51单片机的可执行程序，在pc机上编译，下载到C51上执行 为什么需要交叉编译？ 1. 因为目标机上资源贫乏，无法运行我们的编译器。 难道由编译器的平台就不用编译器了吗（如树莓派）？ 不对，因为树莓派的操作系统也 ......

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。 ......

背景： 项目需要安装sliver服务端和客户端还有sliver的python sdk； git clone https://github.com/BishopFox/sliver.git cd sliver make # 执行make后会拉取当前服务器版的go安装包，包括windows,linux( ......

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 ......

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 ......

如图，read time out Tool Manegerl:Looking for another mirror..... 编译时一共需要三个PACKAGE framwork-arduioespressif32 @ 3.20004.0(2.04) tool-esptoolpy @ 1.30300. ......

环境 CentOS Linux release 7.9.2009 (Core) 准备安装包 libpcap-1.5.3.tar.gz tcpdump-4.9.2.tar.gz 下载地址：https://www.tcpdump.org/release/ 开始安装 安装libpcap [root@loc ......

C#源代码 - - - 编译器 - - - 可执行的字节码 - - - CLR - - - 机器可执行的二进制机器码 - - - 程序运行 机器码 机器码：机器码就是cpu能够直接读取并运行的代码，用二进制编码表示，也叫做机器指令码。 字节码 字节码（即.class文件）：字节码是一种中间状态的二进 ......

安装Ubuntu和OpenEuler虚拟机 下载最新的OpenSSL源码(1.1版本) 用自己的8位学号建立一个文件夹，cd 你的学号，用pwd获得绝对路径 参考https://www.cnblogs.com/rocedu/p/5087623.html先在Ubuntu中完成OpenSSL编译安装，然 ......

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， ......

一、 解释器、编译器 ​ 主流虚拟机内部都采用解释器与编译器并行的方式。 ​ 解释器与编译器两者各有优势：当程序需要迅速启动和执行的时候，解释器可以首先发挥作用，省去编译的时间，立即运行。当程序启动后，随着时间的推移，编译器逐渐发挥作用，把越来越多的代码编译成本地代码，这样可以减少解释器的中间损耗， ......

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 ......

[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 ......