作战体系超网络模型构建与优化方法研究
2025/10/18 22:15:37 1.12MB 研究论文
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自适应路由服务合成:模型及优化
2025/10/18 1:09:58 784KB 研究论文
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调库的动态规划程序,以三峡电站-葛洲坝电站为模型,简单适用。
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使用Arcgis批量进行拓扑错误检查
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包含天线参数设置,收发信机节点模型建立,以及仿真波形图
2025/10/17 3:48:14 224KB OPNET 无线网络
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采用URDF文件构建机器人的3D模型,采用gmapping包实现了机器人工作环境的地图构建,这一节将利用amcl包和move_base包实现移动机器人的自主导航。
http://blog.csdn.net/wangchao7281/article/details/53691351
2025/10/17 2:25:24 77KB ROS URDF gmapping move_base
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面板数据固定效应个体效应混合模型应用手册
2025/10/15 8:58:50 1.18MB R 面板数据
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matlab开发-永磁TDC并联电机数学模型。
我模拟了一个永磁直流并联电机
2025/10/15 5:33:57 9KB 未分类
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本次上传的IEEE33节点配电网是根据M.A.Kashem等发表的《Anovelmethodforlossminimizationindistributionnetworks》进行搭建MATLAB模型,此模型适应于进行配电网潮流计算,不适用于配电网故障定位,若是想要研究故障定位方向的,请找我之前发的一个资源。
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码,Transformer不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码,Transformer不仅提高了处理效率,而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现
2025/10/14 14:52:02 26.51MB pytorch pytorch 自然语言处理 transformer
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡