《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。
书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。
《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。
2025/5/8 21:55:58 152.64MB MATLAB
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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
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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网络编程实用教程(第二版)-源代码-叶树华
2025/5/8 16:13:13 3.28MB 网络编程
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互联网是当今信息社会信息传播的主要载体,随着互联网对社会的影响日渐加深,把现实中的实物接入互联网,使其信息化的想法便自然而然的诞生了。
人们通过电子标签将真实的物体接入网络,这样就能通过网络统一地对设备进行集中管理、控制,最终对收集来大数据进行分析处理,更能使许多重大改变成为可能,如更精准的局部天气预测、犯罪防治和疾病监控等。
市面上有很多廉价易得的设备可以实现物联网的需求,而且实现起来非常简便,如Arduino、树莓派等。
本文主要介绍的是基于树莓派所实现的物联网。
2025/5/8 15:12:48 3.03MB 树莓派 物联网
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用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序,节点间的距离矩阵需要自己输入,然后输出相对坐标和绝对坐标。
主要用到了矩阵的乘法、奇异值分解和求逆。
2025/5/8 10:28:39 1.31MB MDS-MAP 节点定位 C程序 VS2010
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###无线传感器网络时间同步技术综述####引言无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSN)是一种能够自主构建的网络形式,通过在指定区域内部署大量的传感器节点来实现对环境信息的采集与传输。
这些传感器节点通过无线方式相互连接,并能够形成一个多跳的自组织网络,用于监测特定环境下的数据并将数据发送至远程中心进行处理。
随着WSN在各个领域的广泛应用,如交通监控、环境保护、军事侦察等,确保网络中各节点之间的时间同步变得尤为重要。
####同步技术研究现状时间同步技术是无线传感器网络中的核心技术之一,其主要目的是确保网络中的所有节点能够维持一致的时间基准。
这项技术的发展相对较晚,直到2002年才在HotNets会议上被首次提出。
自那时起,学术界和工业界对此展开了广泛的研究,开发出了一系列有效的时间同步算法。
对于单跳网络而言,时间同步技术已经相当成熟,但在多跳网络环境下,由于同步误差随距离增加而累积,现有的单跳网络同步方法很难直接应用于多跳网络中。
此外,如果考虑到传感器节点可能的移动性,时间同步技术的设计将会变得更加复杂。
####时间同步算法针对无线传感器网络的时间同步需求,研究人员提出了多种算法,其中最具代表性的三种算法分别为泛洪时间同步协议(FloodingTimeSynchronizationProtocol,FTSP)、根时钟同步协议(Root-BasedSynchronization,RBS)以及局部时间同步协议(LocalizedTimeSynchronization,LTS)。
#####泛洪时间同步协议(FTSP)FTSP是一种分布式时间同步算法,它通过在网络中泛洪同步消息来实现节点间的时间同步。
每个节点都会接收到来自邻居节点的时间戳,并据此调整自己的时钟,以减少时钟偏差。
该协议简单易实现,适用于小型网络,但对于大规模网络可能存在较大的同步误差。
#####根时钟同步协议(RBS)RBS协议采用了一个中心节点作为根节点,其他所有节点都需要与根节点保持时间同步。
这种中心化的同步机制能够有效地减少同步误差的累积,但对根节点的依赖性较高,一旦根节点出现故障,整个网络的同步性将受到严重影响。
#####局部时间同步协议(LTS)LTS协议是一种去中心化的同步算法,旨在解决多跳网络中的时间同步问题。
每个节点仅需与其直接邻居节点进行同步,从而减少了全局同步的复杂度。
这种方法适用于动态变化的网络环境,但由于依赖局部信息,可能会导致全局时间偏差的累积。
####小结通过对无线传感器网络中时间同步技术的研究现状及几种典型同步算法的介绍,我们可以看出时间同步技术在WSN中具有重要意义。
虽然目前已经有了一些有效的解决方案,但在实际应用中仍存在诸多挑战,如同步精度、能耗控制以及适应动态网络环境的能力等。
未来的研究工作需要继续探索更高效、更稳定的时间同步机制,以满足日益增长的应用需求。
###基于无线传感器网络的环境监测系统####网络系统简介基于无线传感器网络的环境监测系统是一种利用大量传感器节点实时采集并传输环境数据的系统。
这类系统通常由多个传感器节点组成,这些节点可以监测各种环境参数,如温度、湿度、光照强度等,并将数据传输至中央处理单元进行分析处理。
####网络系统结构-**总体结构**:环境监测系统的核心是传感器节点,它们通过无线方式相互连接,并能够自动构建一个多跳网络。
此外,还需要设置一个或多个会聚节点,用于收集来自传感器节点的数据,并将其转发至数据中心或用户终端。
-**传感器节点结构**:传感器节点通常包含一个或多个传感器、处理器、无线通信模块以及电源供应部分。
这些节点负责数据的采集、处理及发送。
-**会聚节点结构**:会聚节点的主要功能是汇总来自多个传感器节点的数据,并通过有线或无线方式将这些数据传输至远程服务器或用户终端。
会聚节点通常具备更强的计算能力和存储能力,以便支持大数据量的处理和传输。
####应用无线传感器网络的意义无线传感器网络在环境监测方面的应用具有重要意义:-**提高监测精度**:通过部署大量传感器节点,可以实现对环境参数的高密度监测,从而提高数据的准确性和可靠性。
-**降低成本**:相比传统的监测手段,无线传感器网络可以显著降低建设和维护成本。
-**增强实时性**:无线传感器网络能够实时传输数据,使用户能够及时获取环境变化信息,这对于需要快速响应的情况尤为关键。
###学习心得通过本次课程的学习,我对无线传感器网络有了更加深入的理解。
特别是关于时间同步技术的重要性及其在实际应用中的挑战,这不仅加深了我对理论知识的认识,也为将来可能从事的相关工作打下了坚实的基础。
此外,基于无线传感器网络的环境监测系统的介绍让我看到了这项技术在环境保护方面的巨大潜力,激发了我对未来进一步探索的兴趣。
###结语无线传感器网络作为一种新兴的技术,在多个领域展现出巨大的应用前景。
时间同步技术作为其核心组成部分之一,对于保证网络性能至关重要。
随着技术的进步,相信未来的无线传感器网络将更加完善,为人们的生活带来更多便利。
2025/5/7 17:13:57 191KB
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《无线传感器网络结课论文终稿》探讨了无线传感器网络的时间同步技术和在环境监测系统中的应用,这两大主题是理解无线传感器网络核心技术的关键。
一、无线传感器网络时间同步技术综述时间同步对于无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSNs)的正常运行至关重要,因为它确保了节点间数据交换的准确性和一致性。
引言部分强调了时间同步的重要性,特别是在事件检测、定位和协同计算等任务中。
目前的研究现状表明,时间同步技术已经成为WSNs研究的热点,其目的是克服网络中由于节点分布广泛和通信延迟等因素导致的时间差异。
同步技术主要涵盖以下几个方面:1.泛洪时间同步协议(FloodingTimeSynchronizationProtocol,FTS):这是一种基础的同步方法,通过在网络中广播同步消息来实现所有节点的时间同步。
然而,这种协议效率较低,因为大量的同步消息可能会导致网络拥塞。
2.RBS(ReferenceBroadcastSynchronization)协议:该协议采用分层结构,通过选择一部分节点作为时间参考节点,其他节点与这些参考节点进行同步,减少了同步消息的数量,提高了效率。
3.LTS(LocalizedTimeSynchronization)协议:LTS更侧重于局部区域的同步,它允许节点仅与其相邻节点同步,减少了全局通信开销,增强了网络的能源效率。
小结部分指出,虽然各种协议各有优势,但选择合适的同步策略需考虑网络规模、能量限制以及应用场景的具体需求。
二、基于无线传感器网络的环境监测系统环境监测是无线传感器网络广泛应用的一个领域。
这部分详细介绍了如何构建这样的系统。
1.网络系统简介:无线传感器网络用于实时、分布式地收集环境数据,例如温度、湿度、光照强度等,以监测和分析环境变化。
2.网络系统结构:系统由大量低功耗的传感器节点组成,这些节点负责数据采集;
汇聚节点则负责数据聚合和传输到中央处理中心。
总体结构分为物理层、网络层、数据链路层和应用层,各层都有特定的任务和功能。
3.传感器节点结构:包括传感器模块、处理器、存储器、无线通信模块和电源。
传感器模块负责感知环境,处理器处理数据,无线通信模块负责节点间的通信,存储器存储程序和数据,电源为整个系统供电。
4.汇聚节点结构:除了传感器节点的基本组件外,汇聚节点通常拥有更强的计算能力和更大的存储空间,能够处理来自多个传感器节点的数据,并通过有线或无线方式将聚合数据发送到远程监控中心。
基于无线传感器网络的环境监测系统具有实时性、分布式和自组织的特点,对于环境保护、灾害预警和城市智能管理等领域有着重要的应用价值。
无线传感器网络的时间同步技术和环境监测系统的构建是其核心研究内容。
这些技术的不断发展和完善,将推动无线传感器网络在物联网、智慧城市和环境科学等领域的广泛应用。
2025/5/7 16:47:17 178KB
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unpack-0.1是GNS3模拟ciscoASA经常使用到的工具,网络上确实不好找,目前csdn里的太贵了,这个所需积分不多供大家选取。
2025/5/7 0:51:55 2.01MB unpack-0.1
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北邮计算机院计算机网络期末复习题,有详细的答案和解析
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此课程设计分为五个部分:引言,系统结构分析,详细实现,功能测试,结束语。
并附有源代码。
由于用到了Linux下的东西,需要用到GTK2.0+,这个资源在我上传的资源里面也有,只要搜索一下就可以找到,我觉得还是写的不错的,文档全部是我写的,没有抄袭。
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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