单层和双层A型USB母口的ProtelDXPPCB封装

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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.

python的pywt库，主要用于小波变换包含单层（逆）变换、多尺度变换和阈值函数等

1、应用单层感知器做的一个简单的分类2、单层单输出感知器解决一个简单的分类问题3、单层单输出感知器实现“或”功能4、单层双输出感知器实现多个神经元的分类5、多层感知器完成异或功能

宽带吸收器由于其在实际应用中的广阔前景而备受关注。
该机制通常是几组具有不同几何尺寸的结构的叠加。
本文中，我们在数值上研究了基于多层相同尺寸的正方形板结构的，与现有的基于超材料的宽带太赫兹吸收器不同的方法。
在中心频率与1.96THz相似的300GHz频率范围内，可以获得大于99％的吸收。
该设备的FWHM最高可达到42％（相对于中心频率），是单层结构的2.6倍。
在很宽的入射角范围内都能很好地保持这种特性。
宽带吸收器的机理归因于层之间的纵向耦合。
设计的超材料吸收器的结果对于太阳能电池，检测和成像应用看来非常有希望。

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

使用单层感知器网络解决与逻辑问题，也是很简单的神经网络程序，帮助大家理解算法。
有问题的话希望和大家一起讨论。

适合在校大学生初步实验使用，将此程序直接粘贴到Matlab的m文件中，便可直接运行，得到结果，本人已在博客中发表“与”运算实验，神经网络网址如下https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/86713335建议学有余力的同学不要下载，通过看我的博文，自己编出“或”运算代码，

根据GeC薄膜折射率可调的特点，采用磁控溅射技术，在Ge基底上沉积了不同折射率的GeC薄膜以及类金刚石(DLC)膜和红外双波段保护膜。
利用红外光谱仪测试了样品的红外透射光谱，利用偏光显微镜和显微硬度计测量了样品的维氏硬度。
结果表明，GeC,DLC以及红外双波段保护膜均能显著提高样品的显微硬度；
红外双波段保护膜在3.7~4.8μm和7.5~10.5μm波段范围内的平均透射率均高于94%，样品硬度高于单层GeC薄膜和DLC薄膜。
红外双波段薄膜样品通过了GJB2485-95规定的环境实验。

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。