培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都
2023/7/28 19:18:56
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本书内容主要是算法的介绍，海军航空工程学院出版。
主要有线性规划，整数规划，非线性规划，动态规划，图与网络模型及方法，排队论模型，对策论，层次分析法，等等。
主要有线性规划，整数规划，非线性规划，动态规划，图与网络模型及方法，排队论模型，对策论，层次分析法，等等。
2023/7/24 22:14:15
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数据建模工具powerdesigner12.5版本安装包PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，采用模型驱动方法，将业务与IT结合起来，可帮助部署有效的企业体系架构，并为研发生命周期管理提供强大的分析与设计技术。
2023/7/12 21:38:04
123.12MB
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原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51
2023/6/14 18:12:34
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对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevancevectormachine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzyinferencesystem,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradientdescent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.
2023/5/30 13:42:18
1.33MB
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无人车辆轨迹跟踪入门必备本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书一方面可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
本书主要引见模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。
由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。
本书详细引见了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。
所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
2023/3/11 14:44:08
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马占新编*的《数据包络分析模型与方法》旨在给出一种*具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法，并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001～2010年的次要工作，是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001～2010年的次要工作，是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
2023/2/18 9:43:44
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网络优化，谢金星和邢文训，清华大学出版社，《最优化基本－模型与方法》系列教材.pdf网络优化，谢金星和邢文训，清华大学出版社，《最优化基本－模型与方法》系列教材.pdf网络优化，谢金星和邢文训，清华大学出版社，《最优化基本－模型与方法》系列教材.pdf
2021/8/7 16:38:12
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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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