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二级分类:
breast_cancer.xlsx
该数据用于sklearn的knn算法学习运用,随机森林,决策树,极限森林,梯度上升树等人工算法的学习运用素材
2019/6/3 7:17:15
139KB
sklearn
python
AI
pandas
1
后向反射超颖表面可在斜入射下增强背向散射
在这封信中,我们提出了逆向反射超表面的设计,以增强斜入射下的反向散射。
通过沿表面进行反射相位分布设计,可以生成等效波矢量,其幅度为平行分量k||的两倍,但方向相反。
入射波的波矢k0的关系。
由于这种人造的平行波矢量,反射波的主瓣可以向后重新定向。
例如,我们演示了在斜入射=20的情况下可以有效工作的X波段逆向反射。
金属表面。
改进的金属方环结构用于在斜入射下获得所需的相位分布。
通过相位梯度设计,超导体表面可以在横向电极化下在9.8GHz向后反射入射波。
制作并测量了原型。
仿真和实验结果均验证了超颖表面的良好回射功能。
2019/3/24 5:55:02
2.5MB
研究论文
1
无约束优化方法,多维搜索
多维函数搜索:(1)最速降低法 (2)阻尼牛顿法 (3)共轭梯度法 (4)鲍维尔法 (5)变尺度法 (6)单纯形法
2019/11/19 10:56:23
3.04MB
数值计算方法,无约束优化
1
纯python3.5完成多变量线性回归(附数据)
纯Python3.5代码完成多变量线性回归,参数更新方法采用梯度下降法
2017/10/5 1:43:22
53KB
线性回归
1
LMS自顺应滤波器的FPGA实现方法
设计了自顺应横向LMS滤波器和梯度自顺应格型联合处理滤波器的电路模型,并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化"利用Altera公司的CyClonell系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具,完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现"并以FPGA实现的3节梯度自顺应格型联合处理器为核心,设计了一种TD一SCDMA系统的自顺应波束成形器,分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自顺应成形"
2021/10/11 13:47:20
1.07MB
LMS
FPGA
1
最优化方法及其Matlab程序设计马昌凤
最优化理论基础、线搜索技术、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法(BFGS、DFP、Broyden族算法)、信任域方法、非线性最小二乘问题(Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt)、最优性条件(等式约束问题、不等式约束问题、一般约束问题、鞍点和对偶问题)、罚函数法(外罚函数、内点法、乘子法)、可行方向法(Zoutendijk可行方向法、梯度投影法、简约梯度法)、二次规划(等式约束凸二次规划、一般凸二次规划)序列二次规划(牛顿-拉格朗日法、SQP方法)
2018/10/21 13:09:19
2.58MB
MATLAB
优化算法
1
C#编写数字图像处理程序
c#言语编写的数字图像处理程序,包括了直方图修正,局部平滑,最大均匀性,K个临近点平滑,梯度算子,Prewitt算子等一些列图像处理方法,适用于GIS专业以及图像处理相关专业学习使用
2020/4/23 4:39:10
3.01MB
C#
数字图像
空间域平滑
梯度算子
1
RBF三种进修方法源码(k-means、梯度、OLS)
RBF三种进修方法源码(k-means、梯度、OLS)
2017/6/27 18:42:35
4KB
k-means、
梯度、
OLS
1
bp神经网络实例:贝叶斯、梯度下降算法
采用动量梯度下降算法训练BP网络采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推行能力采用“提前停止”方法提高BP网络的推行能力
2021/2/2 15:54:17
8KB
bp神经网络
1
机器学习-12.TensorBoard可视化
人工智能基础视频教程零基础入门课程第十二章人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。
第一章人工智能开发及远景引见(预科)第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架
2022/9/9 0:14:27
351.03MB
人工智能
机器学习
TensorFlow
TensorBoard
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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