#电池老化率测定的神经网络模型 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd path = 'SOH_Data.xlsx' #训练集读取及归一化 xTrainData = pd.read_excel(path, sheetname = 0) yTrainData = pd.read_excel(path, sheetname = 1) n1 = np.s…

1      什么是TLS 原理在网上资料很多,这里不展开. 简单点说,动态申请的每线程变量.有一类比较熟悉的每线程变量是一个带__thread的每线程变量,两者的区别在于,TLS这类每线程变量是动态申请的.有以下一系列接口: #include <pthread.h> int pthread_key_create(pthread_key_t *key, void (*destructor)(void*)); int pthread_key_delete(pthread_key_t key);…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理,虽然文献老了点,不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的.该作者是剑桥的研究认知科学的.翻译如有不对之处,还望告知,我好及时改正,谢谢指正! Notes on Convolutional Neural Networks Jake Bouvrie 2006年11月22 1引言 这个文档是为了讨论CNN的推导和执行步骤的,并加上一些简单的扩展.因为CNN包含着比权重还多的连接,所以结构本身就相当于实现了一种形式的正则化了.另外CN…

Q:WinDBG的Watch窗口中我想要查看长字符串,但是后面的内容都被省略为...了怎么办? A:如图,双击你要查看的内容,出现光标后,移动光标即可查看后面被省略的内容 Q:WinDBG如何给程序设置命令行参数? A:如图,第一行是参数名(是我的一个用来测试的HTML文件名),第二行是参数所在的位置(也就是该HTML文件所在的目录) 另外,第二行也代表程序运行时所在的目录.什么意思呢? 下载demo 比如说,在调试运行上面那个demo的时候,你把第一行留空(不给任何参数),但是第二行设置为c:…

源码链接:https://github.com/nelsonkuang/ant-admin/blob/master/src/utils/d3-viz.js 的二分图部分. 1.整体的级联结构 整个bp代码涉及到一种代码的级联结构: 运行结果: L13行的运行结果类似于 333.call(viz(111).data(222))[当然这句话不能直接运行] 2.整体函数列表 绘图的函数 设置绘图的原始数据 是颜色填充规则,需要传入一个函数 用于指定原始数据的哪一列作为first part 用在d3.n…

本文章由cartzhang编写,转载请注明出处. 所有权利保留. 文章链接: http://blog.csdn.net/cartzhang/article/details/44748475 作者:cartzhang 说明:kinect使用的是一代版本,SDK为1.8版本 一.概述 根据上篇博客,可大致知道Kinect舒适区范围.下面就借助Ue4平台来表现一下. 建立工程,加载Kinect库.当然,我并没有直接使用Kinect库,而是自己封装了一个自己的库. 使用方法与添加UE4的各种库类似,具体…

Python内存管理机制 Python 内存管理分层架构 /* An object allocator for Python. Here is an introduction to the layers of the Python memory architecture, showing where the object allocator is actually used (layer +2), It is called for every object allocation and deal…

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值…

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,…