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神经网络,全连接层

于 2021-05-06 发布
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神经网络,全连接层

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  • Python
    用Python实现了网页数据的抓取,网页动态图的浮现,字体颜色大小的改变,网页数据爬取,制作相关网页,用表格体现,并改变了表格的风格,(Python is used to capture web page data, the emergence of dynamic graph, the change of font size, the crawl of web page data, the production of relevant web pages, which are represented by tables, and the style of tables is changed.)
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  • LSTM-for-time-series-prediction
    本代码是使用lstm进行时间序列预测,能够很清晰的说明如何使用lstm(Time series prediction using LSTM)
    2020-07-02 03:40:01下载
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  • Hopfield_my_1pic
    说明:  实现一张图片的识别,其中图片是车标,网络是基于忆阻器的hopfield神经网络(Realize the recognition of a picture)
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  • download_ERA_interim
    批量下载ERA interim数据资料的方法(download ERA interim in batch)
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  • project3
    中科大高级计算机网络第三次作业:使用Pyretic完成一个基于mac学习的第二层防火墙(USTC Advanced Computer Network third job: Using Pyretic complete a second layer firewall mac-based learning)
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    提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列的基本分类器(弱分类器),并将这些基本分类器线性组合,构成强分类器。提升树是建立在决策树上的一种提升方法。针对回归、分类问题,它采用的损失函数不同。对于回归问题,通常使用平方误差损失函数;而对于分类问题,通常使用指数损失函数。代表性的方法主要有AdaBoost算法以及梯度提升树算法(GBDT)。
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    说明:  用于学习python与cookbook的一本书,适用于python小伙伴(A book for learning Python and cookbook, for Python buddies)
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    说明:  一款简单的ABAQUS施加周期性边界条件的插件(A Simple ABAQUS Plug-in with Periodic Boundary Conditions)
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