非常详细的方法.保证可以用.网络上很多人都是一笔带过,并且很多人都是相互复制.本人是亲自安装了多遍,然后一步步的写下过程.
2025/1/18 19:20:21
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CLEAN算法实现超宽带信道估计的matlab仿真全代码，保过若干个M文件以及mat数据文件，使用时需先load格式为mat的数据文件。
2025/1/17 12:57:16
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本文主要回顾了石墨烯量子点的制备以及基于石墨烯量子点自旋和电荷量子比特操作的研究进展,由于石墨烯材料相对较轻的原子重量使其具有较小的自旋轨道相互作用,另外含有核自旋的碳同位素13C在自然界中的含量大约只占1%,这使得超精细相互作用(即核自旋和电子自旋相互作用)较弱,所以石墨烯比其他材料具有较长的自旋退相干时间,在量子计算和量子信息中有非常好的应用前景.本文计算了5种静电约束制备的石墨烯量子点:1)扶手型单层石墨烯纳米条带,2)单层石墨烯圆盘,3)双层石墨烯圆盘,4)ABC堆积型三层石墨烯圆盘,5)ABA堆积型三层石墨烯圆盘.石墨烯量子点中自旋比特应用的关键是破坏谷简并,在1)中,主要是利用边界条件破坏谷简并,而2)3)4)和5)中是利用外磁场破坏谷简并.文章进一步介绍了自旋轨道相互作用和超精细相互作用对石墨烯量子点中自旋操作的影响.
2025/1/16 20:45:49
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针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
2025/1/15 7:18:36
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本文介绍了一种通带发射参考脉冲簇（TRPC）超宽带（UWB）通信系统的接收机设计，并分析了本地振荡器固有的相位噪声存在下的误码率（BEP）。
基于相位噪声振荡器的统一模型，获得了理论BEP表达式，以评估相位噪声对密集多径信道中TRPC-UWB通信的BEP性能的影响。
在实际的IEEE802.15.4a信道模型下，还将提供和讨论半分析结果。
基于相位噪声振荡器的统一模型，获得了理论BEP表达式，以评估相位噪声对密集多径信道中TRPC-UWB通信的BEP性能的影响。
在实际的IEEE802.15.4a信道模型下，还将提供和讨论半分析结果。
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机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。
2025/1/11 4:05:23
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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
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