引言 首先，明确以下几个概念： 切面（Aspect）：跨越多个对象的连接点的模块化（简单理解为监视切点的类）。 连接点（Joint Point）：程序执行过程中的一个点，例如方法的的执行或者属性的访问 通知（Advice）：在切面中特定的连接点采取的行为 切点（Pointcut）：通过相关表达式匹配的连接点 一般来讲，实现 AO
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1.导入库 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline print("Tensorflow版本是：",tf.__version__) 2、数据集获取 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load
1 实验介绍 实验要求： 实现一个手写数字识别程序， 如下图所示， 要求神经网络包含一个隐层， 隐层的神经元个数为 15。 整体思路：主要参考西瓜书第五章神经网络部分的介绍，使用批量梯度下降对神经网络进行训练。 Tip: 整体代码及数据集链接在文末 2 读取并处理数据 数据读取思路： 数
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本文对前车车辆类型进行分类，提出一种基于前车类型和心理场的车间时距控制算法 （2）提出一种新的基于前车类型和心理场的车间时距控制算法。现有车间时距控制算法主要考虑跟车的安全性，没有更好地兼顾驾乘人员的舒适性，同时忽略了前方车辆的差异性对车间时距的影响。 在针对 ACC 系统
Backbones（ResNet12/18、WRN、ConvNet） 复现链接：https://github.com/SethDeng/Backbones_In_Embedding 存在的问题： 1、WRN不对劲（准确度很差、训练时间很长） 2、train_acc < test_acc
基于MPC的自适应巡航控制_蝎z莱莱的博客-CSDN博客 function u= fcn(drel,speed,setspeed) % coder.extrinsic('myoptimizer'); coder.extrinsic('costfunction'); coder.extrinsic('nonclon'); numsteps=10; Ts=0.1; lb=ones(numsteps,1)*(-5); ub=ones(numsteps,
多层感知机从零开始实现 # 导包 from utils import load_data_fashion_mnist, train_ch3 from mxnet import nd from mxnet.gluon import loss as gloss 1. 获取和读取数据 使⽤Fashion-MNIST数据集，采用多层感知机对图像进⾏分类。 batch_size = 256 train_iter, test_iter
一、逗号操作符的基础用法 逗号操作符可以用来在一条语句中执行多个操作，如下所示： 在一条语句中同时声明多个变量是逗号操作符最常用的场景。不过，也可以使用逗号操作符来辅助 赋值。在赋值时使用逗号操作符分隔值，最终会返回表达式中最后一个值： 在这个例子中，num 将被赋值为
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 默认小伙伴有对深度学习框架有一定的了解，这里就不做过
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深度学习基础–多层感知机（MLP） 最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch，自身觉得受益匪浅，在此记录下自己的学习历程。 本篇主要记录关于多层感知机(multilayer perceptron, MLP)的知识。多层感知机是在
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在本次学习中，我们将对具有 6 个类的数据集执行分类 可使用jupyter notebook运行！！！ import torch from torchtext.legacy import data from torchtext.legacy import datasets import random SEED = 1234 torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = True T
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import torch.utils.data as Data import numpy as np import torch train_x_list = "x_train.npy" train_y_list = "y_train.npy" test_x_list = "x_test.npy" test_y_list = "y_test.npy" #加载数据集 class HAR(Data.Dataset): d
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