## 深度学习：非线性建模
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经元模拟人脑的工作原理，可以实现复杂的非线性建模。在实际应用中，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
### 非线性建模
传统的线性模型在处理复杂的非线性关系时表现不佳，而深度学习可以通过多层神经网络的组合来实现非线性建模。这种多层次的结构可以捕捉数据中的复杂关系，提高模型的拟合能
生态承载力的概念从自然生态系统的种群承载力到资源承载力、环境承载力，又发展到生态系统承载力。他的概念在不断发生演变。城市生态系统承载力可以这样定义：在正常情况下，城市生态系统维系其自身健康、稳定发展的潜在能力，主要表现为城市生态系统对可能影响甚至破坏其健康状态的压力产生的防御能力、在压力消失后的恢复能力以及为达到某一适宜目标的发展能力。这个定义非常抽象，在实际工作中，往往使用人口等城市
1.算法概述无线电波的传播环境非常复杂，再加上无线电波自身的多样性，使得电波会通过多种方式和途径从发射天线传播到接收天线。无线视距是指与无线视线相关的路径的长度，它不仅是建立无线传播模型的基础，也被用来区分不同的传播模式。通常情况下，可以按照距离尺度将陆地移动通信无线信号的传播机 制划分为大尺度和小尺度两种。大尺度传播机制主要用于描述发射机与接收机之间长距离的平均信号场强的变化，小尺度传播机制用于
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2023-10-18 22:32:39
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# 使用深度学习进行背景建模
背景建模是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、交通分析以及人机交互等领域。传统的背景建模方法主要依靠统计学技术，如高斯混合模型（GMM）。近年来，深度学习的飞速发展为这一领域带来了新的契机，能够更有效地捕捉和建模复杂背景。本文将简要介绍如何使用深度学习进行背景建模，并提供相关代码示例。
## 深度学习背景建模的原理
传统的背景建模方法往往难以应对复杂或不
# 基于深度学习的信道建模入门指南
## 1. 引言
在现代通信中，信道建模至关重要。深度学习的引入为信道建模提供了强大的工具，使得我们能够更准确地描述和预测信道特性。本文将指导你如何实现一个基于深度学习的信道建模，适合刚入行的小白。
## 2. 实现流程概述
在实现深度学习的信道建模之前，我们需要明确每一步的流程。以下是信道建模的基本步骤：
| 步骤 | 说明
基于MATLAB的移动通信信道建模与仿真基于MATLAB的移动通信信道建模与仿真1、引言MATLAB 仿真软件能很好的对数字通信系统进行模拟仿真，用户可以根据自己研究的需要，通过使用不同的算法编写程序来构建能够满足一定仿真要求无线通信信道。本文首先 主要介绍了移动无线信道的特点及其分类，在此基础上给出了小尺度衰落信道的Clarke 模 型中的主要信道类型和重要概念。在文章的仿真部分提出了非相关Ri
最近很多人问我如何0基础学习3D建模，以及3D建模行业的前景如何。今天统一给大家写一篇行业介绍，以及3D建模可以应用到哪些领域。一、应用范围 先解释一下什么是3D建模：总的来说，3D是一种视觉的表现形式，将你脑子里的画面、漫画家手里的漫画、以及各种只存在于设计图纸中的内容，变成更真实的立体模型表现出来。相对于平面来说，你可以调整这个3D模型的结构，以及看到的每一面：前面、后面、上面、下面、里面、外
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2023-12-06 19:38:47
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文章目录1 前言2 无线信道特性的数学表达3 无线信道特性分析3.1 多径特性3.1.1 时延功率谱3.1.2 均方根时延扩展3.1.3 信道相干带宽3.1.4 根据多径特性对信道分类3.2 时变特性3.2.1 多普勒谱3.2.2 多普勒扩展和相干时间3.2.3 根据时变特性对信道分类4 无线信道matlab仿真4.1 单径平坦型瑞利衰落信道仿真4.1.1 瑞利衰落信道的定义4.1.2 瑞利衰落
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2023-12-26 10:48:33
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本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码ython及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、...
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2022-06-28 12:35:07
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上篇博文我们自己训练了一个ANN这次我们用ANN来对客户流失数据进行建模与预测相关代码与源文件可以从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/Deep_Learning_note读取客户流失数据import pandasdf = pandas.read_csv('../data/customer_churn.csv', index_col=0,...
原创
2021-07-15 11:32:24
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深度神经网络模型做房价预测。
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2023-08-22 12:20:01
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智慧城市是城市发展的高级形态，需要经过持续的复合创新发展过程才得以实现。城市设计与科技的结合，不仅仅是解决城市问题，还将有利于城市发展，也将是未来发展趋势。一般而言，城市的向上发展大致经历资源中心(资源输出)、生产中心(加工)、消费中心、资本中心再到价值中心5个层级。一个城市在同一层级上的发展主要依赖要素的积累和规模增长，实现层级的跃升则要依赖创新。目前，全球城市正处于升级阶段，需要城市不断创新。
# 如何实现“动手学PyTorch深度学习建模与应用”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现“动手学PyTorch深度学习建模与应用”。下面我将按照以下流程来帮助你学习：
## 步骤及代码示例：
| 步骤 | 代码示例 |
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前言AI实战：上海垃圾分类系列（一）之快速搭建垃圾分类模型AI实战：上海垃圾分类系列（二）之快速搭建垃圾分类模型后台服务AI实战：上海垃圾分类系列（三）之快速搭建垃圾分类智能问答机器人有上海网友说，如今每天去丢垃圾时，都要接受垃圾分类阿姨的灵魂拷问：“你是什么垃圾？”Emmmm… 为了避免每天阿姨的灵魂拷问，我们最好是出门前提前对垃圾进精准分类。下面提供一种快速搭建基于深度学习（AI）的垃圾分类模
之前我已经讲解了Pytorch深度学习构建神经网络需要的所有知识点，本节就将所有的零碎知识点串联起来，帮助大家梳理神经网络训练的架构。一般我们训练神经网络有以下步骤：导入库设置训练参数的初始值导入数据集并制作数据集定义神经网络架构定义训练流程训练模型推荐文章有人把吴恩达老师的机器学习
原创
2022-03-03 13:44:24
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深度学习建模和可解释行分析是机器学习领域中的一个重要研究方向，它旨在通过模拟人脑神经网络的结构和功能来实现对复杂数据的学习和理解。在本篇文章中，我将为刚入行的小白介绍深度学习建模和可解释行分析的整个流程，并给出每个步骤所需的代码和注释。
### 深度学习建模和可解释行分析流程
下面是深度学习建模和可解释行分析的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数
原创
2023-09-13 15:59:28
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这段时间总是有同学问我，没基础的新手小白怎么学习3DMAX建模。所以今天打算教教大家最基础的建模。初学者福利来袭！1、打开3dmax，选择自定义的单位设定。2、单位设置为毫米。3、画一个长方体，定义它的长宽高。4、修改法线，把墙体设计出来。5、选择相机，用相机测一下，输入参数。6、按c把墙体渲染出来。7、选定墙体，右键进行设置。8、设置窗户。9、在体素级别里面选定全部。10、我们要切割一个圆方形，
三维模型轻量化最关键的技术包括以下几个方面：自动化优化算法：采用自动化算法可以对三维模型进行快速、高效、准确的优化操作，使得模型轻量化过程更加智能化和自动化。网格简化算法：网格简化是三维模型轻量化的核心技术，采用合适的网格简化算法可以有效地减少模型的面数和顶点数，从而实现模型的轻量化。纹理压缩算法：采用合适的纹理压缩算法可以有效地减少模型的纹理数据量，从而实现模型的轻量化。拓扑重构算法：拓扑重构可
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2023-06-07 14:26:30
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大家在三维建模软件的学习过程中一定会走过弯路，本篇文章将为大家讲解如何绕开弯路，直击痛点，学会精华！3DMax多边形建模命令的讲解一、多边形建模介绍多边形建模就是Polygon建模，翻译成中文是多边形建模，是目前三维软件两大流行建模方法之一，通过增减点、线、面数或调整点、线、面的位置来产生所需要的模型，这种建模方式称为多边形建模。多边形建模是一种常见的建模方式。首先使一个对象转化为可编辑的多边形对
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2023-12-31 15:22:13
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1、网络结构VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图：conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128；input
