BP算法，误差反向传播（ErrorBackPropagation,BP）算法。
BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
利用python代码实现BP神经网络。

Theinfluenceofairturbulenceonthetransversewanderingofasinglefemtosecondlaserfilamentisstudiedbynumericalsimulation.Theresultsshowthattheaveragetransversedisplacementofthesinglefilamenthδriisproportionaltothesquarerootofturbulentstructureconstantandtherelationsbetweenhδriandthepropagationdistancecanbefitbyapowerfunction.Inaddition,byusinganaxiconasafocusingoptics,thewanderingofasinglefilamentissuggestedtobestrongertha

BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，

是USB最新规范3.0的规范包，里面包含有1.ECN003(ResetPropagation)Figure.pdf2.ECN001(LDN120508).pdf3.ECN002_CabCon-1_.pdf4.ECN003(ResetPropagation).pdf5.Q1-09USB3_Errata.pdf6.USB30(11132008)-final.pdf7.USB3.0_AdoptersAgreement_Final_111308.pdf

ssdpytorch版的cam和guidedbackpropagation可视化

针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。
同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。
实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（backpropagationneuralnetwork，BP神经网络）预测模型的5．88％。

Deeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsofabstraction.Thesemethodshavedramaticallyimprovedthestate-of-the-artinspeechrecognition,visualobjectrecognition,objectdetectionandmanyotherdomainssuchasdrugdiscoveryandgenomics.Deeplearningdiscoversintricatestructureinlargedatasetsbyusingthebackpropagationalgorithmtoindicatehowamachineshouldchangeitsinternalparametersthatareusedtocomputetherepresentationineachlayerfromtherepresentationinthepreviouslayer.Deepconvolutionalnetshavebroughtaboutbreakthroughsinprocessingimages,video,speechandaudio,whereasrecurrentnetshaveshonelightonsequentialdatasuchastextandspeech.

Writtenbypioneersoftheconcept,thisisthefirstcompleteguidetothephysicalandengineeringprinciplesofMassiveMIMO.Assumingonlyabasicbackgroundincommunicationsandstatisticalsignalprocessing,itwillguidereadersthroughkeytopicssuchaspropagationmodels,channelmodeling,andmulti-cellperformanceanalyses.Theauthors’uniquecapacity-boundapproachwillenablereaderstocarryoutmoreeffectivesystemperformanceanalysisanddevelopadvancedMassiveMIMOtechniquesandalgorithms.Numerouscasestudies,aswellasproblemsetsandsolutionsaccompanyingthebookonline,willhelpreadersputknowledgeintopracticeandacquiretheskillsetneededtodesignandanalyzecomplexwirelesscommunicationsystems.Whetheryouareagraduatestudent,researcher,orindustryprofessionalworkinginthefieldofwirelesscommunications,thiswillbeanindispensableguideforyearstocome.

1、输入层的每个节点，都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算，计算的方法是加权求和+激活2、利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。
3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。
这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。
4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。
误差信号反向传递过程

Thestate-of-the-artmethodsusedforrelationclassificationareprimarilybasedonstatisticalmachinelearning,andtheirperformancestronglydependsonthequalityoftheextractedfeatures.Theextractedfeaturesareoftenderivedfromtheoutputofpre-existingnaturallanguageprocessing(NLP)systems,whichleadstothepropagationoftheerrorsintheexistingtoolsandhinderstheperformanceofthesesystems.

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。