2.当激励频率升高后,零点残余电压会怎样变化 3.磁棒中的磁通是如何分布的,为什么线圈移到端部时,电感量会迅速减小 4.互感是如何定义的 2.在实验内容(拓展部
2022-11-18 21:09:36 65KB doc文档
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动手学深度学习(D2L深度学习) | 理解深度学习的最佳方法是学以致用。 本开源项目代表了我们的一种尝试:我们将教给读者概念,背景知识和代码;我们将在同一个地方分解剖析问题所需的批判性思维,解决问题所需的数学知识,以及实现解决方案所需的工程技能。 我们的目标是创造一个为实现以下目标的统一资源: 所有人在网上免费获取; 提供足够的技术深度,从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家:既理解数学原理,又能够实现并不断改进方法; 包括可运行的代码,为读者展示如何在实际中解决问题。这样直接直接将数学公式对应成实际代码,而且可以修改代码,观察结果并及时获取经验; 允许我们和整个社区不断快速迭代内容,从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域; 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充,使大家可以相互相互答疑并交换经验。 将本书(中英文版)利用教材或参考书的大学 如果本书对你有帮助,请星级(★)本仓库或引用本书英文版: @book{zhang2020dive, title={Dive into Deep Learning}, author={Aston Zhang and Zachary C.
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内容概要:1、最小生成树概念与应用;2、普里姆算法思路,图解和代码实现;3、克鲁斯卡尔算法思路,图解和代码实现;4、案例分析和总结。使用人群:基于数据结构A课程的讨论课题目,最小生成树。资源包内包含代码可以直接运行。
2022-10-14 14:07:06 539KB 数据结构 最小生成树
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在本文中,我们提出了一个动态调度来调整正则化强度,以适应各种网络架构和训练过程。我们的动态正则化是根据训练损失的变化自适应的。对于轻网络架构,它产生低正则化强度,而对于重网络架构,产生高正则化强度。此外,强度是自定步长增长的,以避免过拟合。实验结果表明,所提出的动态正则化方法优于现有的ShakeDrop、Shake-Shake和DropBlock正则化方法。未来,我们将研究动态正则化在数据增强和基于退出的方法中的潜力。
2022-09-19 14:08:56 3.25MB 深度学习 CNN
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本文讨论三个有关的问题:第一是汽车的功能安全要求可能高于飞机,这对开展该工作的战略重视程度有影响;第二是两种先进的CPU芯片如何满足功能安全的要求,并通过分析指出它们的局限;第三是指出功能安全分析中确定什么是安全状态是关键。
2022-08-24 21:09:10 123KB 功能安全 汽车电子 线控系统 文章
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面试等,无领导小组讨论题目的汇总,及部分收集的参考答案
2022-08-16 17:41:35 112KB 小组讨论
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1.2 参考电压输入/输出端(REFIO)的讨论1.2.1 REFIO的工作模式REFIO端也有两种工作模式,如数据手册中所述:图 4 PIN CONFIGUR
2022-08-09 09:00:39 4.52MB doc文档
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后量子密码 与2017/2018/2019/2020 CryptoWorks21量子后密码学课程相关的材料。
2022-08-08 09:52:11 310.88MB
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关于扑克牌的一些讨论——《Fluent Python 2》读书笔记.doc
2022-07-10 09:09:25 2.02MB 技术资料