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  • 贝叶斯优化调

    2021-03-22 21:00:37
    贝叶斯优化 (BayesianOptimization)        机器学习模型和神经网络模型都有很多参数需要调整,有很多超参数需要手动设定,很多时候往往是这些参数决定...贝叶斯调采用高斯过程,考虑之前的

    贝叶斯优化 (BayesianOptimization)

           机器学习模型和神经网络模型都有很多参数需要调整,有很多超参数需要手动设定,很多时候往往是这些参数决定了一个问题能不能很好的解决,如网络有几层、学习率多大、dropout设置为多少、学习率等等。
         穷举搜索 Grid Search 效率太低;随机搜索比穷举搜索好一点;目前比较好的解决方案是贝叶斯优化。

    贝叶斯算法的优点:

    • 贝叶斯调参采用高斯过程,考虑之前的参数信息,不断地更新先验;网格搜索未考虑之前的参数信息;
    • 贝叶斯调参迭代次数少,速度快;网格搜索速度慢,参数多时易导致维度爆炸 贝叶斯调参针对非凸问题依然稳健;
    • 网格搜索针对非凸问题易得到局部最优
      在这里插入图片描述
      Step(1)
      第一步首先是有一个先验的猜想。既然我们是需要求出满足条件的,将这两组数据输入GP模型中,两个真实值加入猜想模型,能够对模型进行修正,使其更接近目标函数真实的分布**。

    Step(2)
    第一步有了修正后的GP。我们根据某些方法,来从修正后的GP中,选择一个感兴趣的点更优。

    Step(3)
    选出了一个新的。

    Step(4)
    反之,假如上一步找出的点还达不到我们的需求,那这个点也不能浪费,将其输入返回到GP模型,再次对其修正,重新开始Step(2)

    经过上面的初步分析后,我们大概了解了贝叶斯优化的整个流程。从上面描述的流程可以看出,贝叶斯优化最核心的步骤是Step(1),Step(2)。在Step(1)中我们猜想的分布模型,以及Step(2)中支持我们做出选择新的点的方法,这里我们定义一下一般这个方法叫Acquisition function(后面简称AC函数)。这个收益(损失)函数指导我们选择下一个点。只要把这两个东西确定了,那么整个算法就确定了。从这里也可以看出BOA是一个迭代运行的算法框架,由两个组件组成,一个是先验模型,一个是AC函数。这两者的作用分别如下:

    •     先验模型(prior
      function)基于概率分布,用于描述目标函数的分布(可以理解为用于拟合目标函数曲线)
    •  
        AC函数用于从候选集中选择一个新的点。BOA的运行效果,和AC函数的设计有很大关系。由于此类函数可能陷入局部最优解,因此在选点的时候,需要考虑到很多方面因素,不能过早进入局部。因此需要进行多方面权衡,然后综合之后选点。选出的点的质量直接影响算法的收敛速度以及最终解的质量。
      在这里插入图片描述
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  • MaxDEA

    2021-01-16 20:37:11
    6.6乘数约束/保证域模型 第7章广义DEA模型 7.1广义DEA模型 7.2群组参比模型 7.2.1自我参比(Self-benchmarking) 7.2.2交叉参比(Cross-benchmarking) 7.2.3向下参比(Downward-benchmarking) 7.2.4向上参比(Upward...

    Data Envelopment Analysis: Methods and MaxDEA Software

    (This is the 1st draft mostly translated

    by a commercial translation service company)

    刚 著

    (知识产权出版社·2014)

    《数据包络分析方法与MaxDEA软件》已经由知识产权出版社出版。

    注意:《数据包络分析方法与MaxDEA软件》是根据MaxDEA6.2编写,由于MaxDEA6.3软件部分模块采用了新的设计,因此书中部分内容已不适用于MaxDEA6.3及更高版本。包括:

    1)第2章(P40)“投入与产出的权重系数”一节中介绍了当投入和产出的数值过大时,如果在Options中,将权重系数保留的小数位数过少,投入与产出的权重系数可能会错误的显示为0。例如当权重为0.0001015时,如果保留3位小数,则结果就显示为0。

    在MaxDEA6.3及更高版本中,投入与产出的权重系数的结果采用有效数字的方式,以避免上述问题的出现。例如当权重为0.0001015时,保留3位有效数字的结果就是0.000102。

    2)第2章(P40)“投入与产出的权重系数”一节中介绍了当投入和产出的数值过大或过小时(采用的数值单位不合适),会出现由于超出线性规划计算精度而求解失败的问题(表2-12)。

    在MaxDEA6.3及更高版本中,软件会对投入和产出的数值单位进行自动调整,从而避免出现上述问题。在计算结果中,软件会对分析结果自动进行相应的处理,从而最终的分析结果保持不变。

    3)MaxDEA6.3及更高版本取消了输出线性规划式的功能,因此书中P83页介绍的利用输出的线性规划式修改计算的内容已不再适用。

    4)书中附2介绍的计算相加模型(Additive Model)的方法,在MaxDEA6.3及更高版本不再适用。

    (更新日期2016.07.26)

    网上书店购买链接

    数据包络分析(DEA)是一种应用非常广泛的效率分析方法,本书通过方法介绍与软件操作相结合,数学模型与图示相结合,旨在为广大DEA方法的应用者提供一本容易看懂、简单实用的指导书。同时在书中穿插了作者过去5年学习研究DEA的成果。

    本书第1章介绍了DEA方法的基本情况和MaxDEA软件的基本操作方法,第2章介绍了DEA基础模型(CCR和BCC),第3章介绍了DEA模型的规模收益类型与规模弹性的计算方法,第4章介绍了DEA模型的各种距离函数,第5章介绍了超效率模型并给出了VRS超效率模型无可行解问题的解决方案,第6章介绍了在DEA模型中一些对投入和产出指标的特殊处理方法,第7章是广义DEA模型,第8章是面板数据DEA模型。在各章中均包含了MaxDEA软件求解实例或详细操作方法。

    目录

    内容简介

    前言

    第1章引言

    1.1数据包络分析简介

    1.2 MAXDEA软件的主要特点

    1.3 MAXDEA软件的基本操作

    1.3.1 MaxDEA软件的系统要求

    1.3.2第一步:准备数据

    1)数据格式

    2)DMU名称

    3)面板数据格式

    4)导入和定义数据

    5)增加或删除DMU

    1.3.3第二步:运行模型

    1.3 MAXDEA软件注册

    第2章DEA基础模型

    2.1技术效率的概念

    2.2基于规模收益不变的CCR模型

    2.2.1投入导向CCR模型的规划式

    2.2.2产出导向CCR模型的规划式

    2.2.3投入导向CCR模型图解

    2.2.4产出导向CCR模型图解

    2.3基于规模收益可变的BCC模型

    2.3.1投入导向BCC模型的规划式

    2.3.2产出导向BCC模型的规划式

    2.3.3投入导向BCC模型图解

    2.3.4产出导向BCC模型图解

    2.4 FDH模型

    2.5投入导向和产出导向效率值的关系

    2.6规模效率问题

    2.7 DEA模型的命名问题

    2.8强有效、弱有效与松弛变量问题

    2.9比例改进与松弛改进的关系

    2.10 DMU数量、投入产出指标和模型导向的选择

    2.10.1 DEA模型对DMU数量的要求

    2.10.2投入和产出指标的选择

    2.10.3模型导向的选择

    2.11 MAXDEA求解DEA基础模型示例

    2.11.1模型设置

    2.11.1.1窗口设置方式

    2.11.1.2快捷方式

    2.11.2分析结果

    2.11.2.1效率值与松弛变量

    2.11.2.2参考标杆与目标值(投影值)

    2.11.2.3投入和产出的权重系数

    2.11.2.4包络模型与乘数模型对偶解的关系

    2.11.2.5规模效率

    第3章规模收益与规模弹性

    3.1 DEA模型的规模收益类型

    3.2 DMU规模收益状态的判断

    3.2.1通过包络模型判断规模收益状态

    3.2.2通过乘数模型判断规模收益状态

    3.3规模弹性

    3.3.1规模弹性的概念

    *3.3.2通过包络模型直接求解规模弹性(直接法)

    3.3.2.1通过产出导向包络模型直接求解规模弹性

    3.3.2.2通过投入导向包络模型直接求解规模弹性

    3.3.3通过乘数模型求解规模弹性(虚拟投入产出法)

    3.4 MAXDEA求解规模收益状态和规模弹性示例

    第4章DEA模型的距离函数

    4.1至前沿最远距离(SBM模型)

    4.1.1 SBM模型

    4.1.2加权SBM模型

    4.1.3 MSBM模型

    *4.1.4投影值约束SBM模型

    4.1.5 MaxDEA求解SBM模型和加权SBM模型示例

    4.1.6 MaxDEA求解投影值约束SBM模型示例

    4.2至强有效前沿最近距离

    4.2.1非导向至强有效前沿最近距离的计算方法

    4.2.2 MaxDEA求解非导向MinDS模型实例

    4.2.2.1至强有效前沿最小距离CRS模型

    4.2.2.2至强有效前沿最小距离VRS模型

    *4.2.3 MinDS模型的特殊性

    4.2.3.1 MinDS模型CRS效率值可能会大于VRS效率值

    4.2.3.2扩展参考集后MinDS模型效率值有可能增大

    4.2.3.3投入和产出导向MinDS模型

    *4.2.4求解投入和产出导向MinDS模型的方法

    4.2.5 MaxDEA求解投入和产出导向MinDS模型示例

    4.3方向距离函数

    4.3.1方向距离函数模型

    4.3.2方向距离函数模型的乘数形式

    4.3.3方向距离函数模型中对非期望产出的处理及对弱可处置性是否合理的讨论

    4.3.4方向距离函数模型的几种特例

    *4.3.5一般方向距离函数模型效率值的计算方法

    *4.3.6对方向距离函数模型的扩展

    4.3.7 MaxDEA求解方向距离函数模型示例

    4.3.7.1方向距离函数模型示例

    4.3.7.2包含非期望产出的方向距离函数模型示例

    *4.4方向向量扫描模型

    4.4.1方向向量扫描模型的定义和功能

    4.4.2方向向量扫描的实现方法

    4.4.3 MaxDEA求解方向向量扫描模型示例

    4.4.4通过方向向量扫描建立无差异曲线

    4.5至弱有效前沿最近距离

    4.5.1至弱有效前沿最近距离的计算方法

    4.5.2 MaxDEA求解MinDW模型示例

    4.6混合距离函数

    4.6.1 EBM模型

    *4.6.2 EBM模型的缺陷与改进方法

    4.6.3 Hybrid模型

    4.6.4 MaxDEA软件求解混合距离函数模型操作方法

    4.7包含价格信息的距离函数

    4.7.1成本效率、收益效率、利润效率模型

    4.7.2 MaxDEA软件求解成本效率等模型的操作方法

    第5章超效率模型

    5.1径向超效率模型

    5.2方向距离函数超效率模型

    5.3 SBM超效率模型

    5.4超效率模型无可行解问题

    5.4.1 VRS超效率模型无可行解的原因

    5.4.2 VRS超效率模型无可行解的解决方法之一:Cook W. D., et al. (2009)

    *5.4.3 VRS超效率模型无可行解的解决方法之二:一般化导向模型

    *5.4.4 VRS超效率模型无可行解的解决方法之三:前沿替代点法(FPA法)

    5.5 MAXDEA软件求解超效率模型示例

    5.5.1对VRS超效率模型无可行解问题解决方法的比较

    5.5.2通过超效率模型探测异常数据

    第6章DEA模型中对特殊投入产出指标的处理

    6.1非期望产出/投入指标

    6.2指标中存在0的问题

    *6.3负数指标问题

    6.4外部不可控因素或不可控投入/产出指标

    6.5限制投入/产出指标的目标值边界

    6.6乘数约束/保证域模型

    第7章广义DEA模型

    7.1广义DEA模型

    7.2群组参比模型

    7.2.1自我参比(Self-benchmarking)

    7.2.2交叉参比(Cross-benchmarking)

    7.2.3向下参比(Downward-benchmarking)

    7.2.4向上参比(Upward-benchmarking)

    7.2.5下方邻群参比(Lower-adjacent-benchmarking)

    7.2.6上方邻群参比(Upper-adjacent-benchmarking)

    7.2.7窗口参比(Window-benchmarking)

    7.3群组参比模型的数据格式

    7.4 MAXDEA软件求解广义DEA模型的操作示例

    7.4.1自定义被评价集和参考集(Customized Benchmarking)

    7.4.2 Metafrontier技术缺口比率

    第8章面板数据模型

    8.1窗口模型

    8.2 MALMQUIST模型

    8.2.1相邻参比Malmquist指数(Adjacent Malmquist)

    8.2.1.1相邻前沿交叉参比(两个Malmquist指数的几何平均)

    *8.2.1.2相邻联合前沿参比(单一Malmquist指数)

    8.2.2固定参比Malmquist指数(Fixed Malmquist)

    8.2.3全局参比Malmquist指数(Global Malmquist)

    8.2.4序列参比Malmquist指数(Sequential Malmquist)

    8.2.4.1序列前沿交叉参比(两个Malmquist指数的几何平均)

    *8.2.4.2序列联合前沿参比(单一Malmquist指数)

    8.2.5窗口参比Malmquist指数(Window Malmquist)

    8.2.5.1窗口前沿交叉参比(两个Malmquist指数的几何平均)

    *8.2.5.2窗口联合前沿参比(单一Malmquist指数)

    8.2.5.3窗口固定参比

    8.2.6各类Malmquist指数比较

    8.3 MAXDEA软件中各类MALMQUIST模型的操作

    8.4 MAXDEA软件中各类MALMQUIST模型的结果

    8.5 MALMQUIST指数的分解

    8.5.1 Färe R, et al. (1992)的分解方法

    8.5.2 Färe R., et al.

    (1994)的分解方法

    8.5.3 Ray S. C. & Desli

    (1997)的分解方法

    8.5.4 Zofio (2007)的分解方法

    8.6几种常用的MALMQUIST组合模型

    8.6.1 Malmquist-Luenberger指数

    8.6.2 Cost-Malmquist指数

    8.6.3

    Metafrontier-Malmquist模型

    附录

    附1本书未介绍的MAXDEA包含的模型

    附2 MAXDEA一些使用技巧

    附3 MAXDEA软件版本更新及功能

    参考文献

    展开全文
  • 两电极的接法和工作原理 解读

    千次阅读 2021-05-11 11:47:05
    什么是指示电极,工作电极,参比电极? 指示电极:电化学分析法中所用的工作电极。它和另一对应电极或参比电极组成电池,通过测定电池的电动势或在外加电压的情况下测定流过电解池的电流,即可得知溶液中某种离子的...

    什么是指示电极,工作电极,参比电极?

    指示电极:电化学分析法中所用的工作电极。它和另一对应电极或参比电极组成电池,通过测定电池的电动势或在外加电压的情况下测定流过电解池的电流,即可得知溶液中某种离子的浓度。根据功能不同,指示电极可分为电势型和电流型两大类。
    参比电极:测量各种电极电势时作为参照比较的电极。将被测定的电极与精确已知电极电势数值的参比电极构成电池,测定电池电动势数值,就可计算出被测定电极的电极电势。在参比电极上进行的电极反应必须是单一的可逆反应,电极电势稳定和重现性好。通常多用微溶盐电极作为参比电极,氢电极只是一个理想的但不易于实现的参比电极。

    通俗的讲,我的理解是在电分析化学中,化学电池的两极一边是指示电极,一边是参比电极,而指示电极的大小随待测组分活度的变化而变化,参比电极电势是确定已知的,这样两者组合成的电势可用电压表测示,所以指示电极的电势可以得出,也就可以得出待测组分活度了.

    工作电极是指在测试过程中可引起试液中待测组分浓度明显变化的电极。

    1、指示电极的定义:对溶液中参与半反应的离子的活度或不同氧化态的离子的活度能产生特斯响应的电极,称为指示电极。
    分类金属电极和膜电极
    2、工作电极是指在测试过程中可引起试液中待测组分浓度明显变化的电极。
    3、参比电极:在恒温和恒压条件下,具有确定的位置的电极。
    作为参比电极应满足的条件:
    电位差确知并且恒定,电极反应可逆性好,电流密度小,重现性好,温度系数小,装置简单,使用寿命长的。

    三电极系统中,电脑中输入的电压是工作电极相对那个电极的,参比电极有什么用?

    我实验中,用电化学工作站,三电极系统做电化学聚合 ,我的问题是
      1.我们在电脑中输入的电压是工作电极相对参比电极的还是对电极的?
      2.为什么电压输入正(正值比较小,大约0.8V以下)的时候,电流有时候是负值?
      3.我的实验当中,参比电极的作用是什么?
      4.我用的是KCl浓度为1M的甘汞参比电极,与文献中Ag/AgCl 电极相比,在加电压    的时候有什么不同?

    建议去学习一下电化学基础知识——能问出这样的问题,楼主肯定没有学过电化学就来做实验了。下面就你的问题一一解答:

    1.我们在电脑中输入的电压是工作电极相对参比电极的还是对电极的?
    ----在电化学工作站软件中,首先要选择合适的电化学技术。然后在该技术的参数窗口中设定参数。输入的数值不是电压,应该称为电位。这个电位数值指的是相对于参比电极电位的工作电极电位。

    2.为什么电压输入正(正值比较小,大约0.8V以下)的时候,电流有时候是负值?
    ----出现这种情况,很可能是因为你所用的电化学仪器采用的是欧洲定义。对电位电流极性的定义国际上有欧洲定义和美洲定义之分,这两种定义刚好相差一个负号。我国沿用的是美洲的定义。所以,电流出现负值,很可能是因为电化学仪器厂商对电位的定义不合我们的习惯。没关系,在电流值前加一个负号就可以了。或者在软件里面找一找,看看有没有改换定义的设置。

    3.我的实验当中,参比电极的作用是什么?

    ----我们知道,在对电位的定义上,没有绝对电位,只有相对电位。我们平时所说的电极电位都是相对于某一个比较稳定的参比电极而言的,常用的参比电极为饱和甘汞电极、Ag/AgCl电极等。而所有的电位数值都是相对于氢离子的电位值,规定在标准情况下,氢离子的电位为0. 作为参比电极,很重要的一点就是电位必须在一个相对宽的范围内,保持稳定。参比电极的作用就是给工作电极设一个零点,好让我们知道工作电极的电位值是相对于哪个零点而言的,这样的数值才有意义。


    4.我用的是KCl浓度为1M的甘汞参比电极,与文献中Ag/AgCl 电极相比,在加电压的时候有什么不同?
    ----这就是上面说的零点的选择问题。文献中选择的零点为Ag/AgCl电极电位,而你选择的是甘汞电极电位作为零点。不同之处就在于这两个零点其实是不同的,差别就在于这两个参比电极对氢离子电极的电位之差。具体数值你得要去查一查手册了。

     

    电流为负值,表示体系中的电化学反应发生了变化,和先前电流为正值的时候发生的反应不一样了。比如先前电流为正值时,电化学反应为阳极氧化反应占优,随着电位变化,可能转化为阴极还原反应占优了,导致电流为负值。
    这说明你的体系平衡电位就在0.8-0.9 V之间。
    另外,三电极转为两电极时,电极的连接方法就是将参比电极和辅助电极互接。这个时候,工作电极的电位所相对的就是你所用的仪器规定或者定义的那种参比电极。例如,大多数电化学仪器规定的内参比电极都是Ag/AgCl电极,就是说,在两电极的连接模式中,工作电极的电位就是相对于Ag/AgCl电极的。

     

     

    如下为:http://muchong.com/html/201202/4166301.html

    CV扫描时电压 是工作电极相对参比电极的电压吗?

    这个是你仪器设置的电位范围,和参比电极无关,是你通过做实验或者是查文献得到的电位范围,等你图做出来之后,你的CV图上的氧化还原电位都是要减去你参比电极的电位值的

     

    工作电极和参比电极哪个做正极,哪个做负极,还是与电化学工作站相应的参数设置有关,怎样判断呢?

    在两个电极的体系中 一般RE和CE连在一起
    在三个电极的体系中 WE上发生还原反应 CE上发生氧化反应 RE理论上没有电流 没有反应

    工作电极vs参比电极。CV 往点位高的方向扫氧化反应,往电位低的方向扫,还原反应。工作电极是正极还是负极取决于电位高低

    是WE相对于RE的电位,仪器里WE都是虚地的,仪器实际改变的是RE的电位,控制WE和RE的电势差

    电化学工作站里面可以选择是相对于开路电位、参比电极的电位。如果选择参比电极,那工作电极上测得的电位加上参比电极本身的电位(vs.标准氢电极,高+、低-)就是工作电极相对于氢电极的电位

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  • 岛津LC-20AR打开Sample energy和Reference energy方法 1、关闭双波长,双击detector,把Daul Decter前面的“√”去掉; 2、设置波长为250nM,接两通(柱子换成两通),通甲醇或者纯水(可 进一针空白);...

    岛津LC-20AR打开Sample energy和Reference energy方法

    1、关闭双波长,双击detector,把Daul Decter前面的“√”去掉;

    2、设置波长为250nM,接两通(柱子换成两通),通甲醇或者纯水(可

    进一针空白);

    3、打开View----Instr monitor,查看Sample energyReference energy

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  • 恒电位电路让参比电极与工作电极保持固定的电位差,对于无偏置传感器,工作电极电位必须保持与参考电极电位相同的电位;对于需要偏置的传感器,必须保持偏移。-----此句为废话大部分气体传感器都没要求,什么时候...
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  • 三电极电化学传感器包含工作电极( WE)、参比电极(RE)和辅助电极(AE)。WE的作用是在电极表面产生化学反应;RE在没有电流通过的前提下,用来维持工作电极与参比电极间电压的恒定;AE用来输出反应产生的电流信号,由...
  • 再小的帆也能远航!!!
  • STM32L431 ADC采集电压有偏差

    千次阅读 2021-01-19 15:34:09
    在移植原子STM32L431的ADC实验时,发现AD读出来的电压值老是会有0.1V的偏差,最后找到原因是ADC底层库并没有执行自校准,而且原子程序里也并没有主动调用自校准函数。加上图中标出的自校准函数误差后,误差明显降低...
  • SLAM外标定

    千次阅读 2021-09-15 13:24:05
    这个工作可分成两部分:内参标定和外标定,内参是决定传感器内部的映射关系,比如摄像头的焦距,偏心和像素横纵(+畸变系数),而外是决定传感器和外部某个坐标系的转换关系,比如姿态参数(旋转和平移6自由度...
  • 本文旨在介绍当前被大家广为所知的超自动优化方法,像网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和Hyperband,并附有相关的样例代码供大家学习。一、网格搜索(Grid Search)网格搜索是暴力...
  • 技巧

    2021-01-29 18:38:00
    能否聊一聊深度学习中的调技巧? 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调? 2. 深度学习在什么时候需要动用调技巧?又如何调? 3. 训练网络的一般过程是什么? 1. 深度学习有哪些需要...
  • 深度学习如何调?看看高赞的回答:高赞回答一 作者:Towser链接:https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/862075836总结一...
  • 深度学习如何调

    2020-12-19 12:14:12
    原标题:深度学习如何调?对于深度学习本人也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块.先说下我的观点, 调...
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    2021-03-16 20:31:45
    i++) { // 如果后面的元素max大就 // 就把当前元素赋值给max if(arr[i]>max) { max = arr[i]; } } // 返回最大值 return max; } /** * 查找某个元素是否在数组中, * 存在就返回对应的角标index * 不存在就返回 -...
  • 在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中,高斯核(以下简称RBF)是最常用的,从理论上讲, RBF一定不线性核函数差,但是在实际应用中,却面临着几个重要的超参数的调优问题。如果调的不好,可能线性核函数还要差。...
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  • 目前调方案有: 贪心调 参考:https://blog.csdn.net/m0_37893230/article/details/104449166 网格调 随即搜索调 贝叶斯调 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/54030031 时间紧,改天再整理完善
  • 起官网的样例,内容会更丰富点。 1.构造输入数据Dataset 先看下数据的模样(取自于Spark在协同过滤时的Example数据): 从左往右依次是UserID、ItemID、Rating以及Timestamp 构造一个与之相匹配的Class用来后续...
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  • 服务器调实录

    2021-04-12 19:25:19
    如果是涉及到画图的话,服务器是没法显示的,但是在pycharm的run里面是可以显示的,所以run的功能总体直接在命令行中运行方便 但是run中可以看作为前台运行,很多情况下突然断网,关机意外发生的时候会自动停止,...
  • pid调小手册

    2021-06-30 11:37:03
    参数整定找最佳, 从小到大顺序查。...理想曲线两个波, 前高后低四一。 一看二调多分析, 调节质量不会低。 作者:偷天神猫 https://www.zhihu.com/question/27478212/answer/36832540 来源:知乎 PID调试
  • 平面四边形八节点等元matlab程序.docx 1广州大学《有限元方法与程序设计》学院:土木工程学院专业:结构工程姓名:曾一凡学号:21115160**2%平面四边形八节点等元MATLAB程序%变量说明%打开初始数据文件FP2=( ...

空空如也

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