常用的模型降阶方法有集结法、摄动法、时间矩匹配法、Pade逼近法、连分式法、Routh逼近法、Pade-Routh逼近法时间矩匹配法：该方法基于匹配脉冲响应的时间矩原始模型与那些相同脉冲响应的降解模型相匹配缺点：匹配后的低阶系统模型的稳定性可能会使原来稳定的系统变为不稳定的系统clear all clc num1=[1 13 40] den1=[1 13 32 20] num2=[0.48 2]
高阶微分方程组降阶为一阶微分方程组 相信很多小伙伴在用matlab求解微分方程的数值解需要用 ode45() 这个API，ode45需要将微分方程（组）化为一阶微分方程组，然后再带入求解。然而实际需要解决的问题往往是高阶微分方程或者高阶微分方程组，因此需要手动化为一阶微分方程组，本文实现 matlab的降阶法，适合高阶微分方程和高阶微分方程组的降阶。降阶法原理,那么就可以将原来的二阶微分方程降阶
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2024-10-15 14:50:19
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Gradient Descent Variants(1)Batch gradient descent: 计算整个数据集上, Cost function 对于parameters的偏导，而后更新梯度；对于convex error surfaces能够得到global minimum,而对于non-convex error surfaces能得到local minimum(2) Stochastic
目录Django 进阶操作批量插入数据 bulk_create聚合查询聚合函数分组查询F与Q查询F查询Q查询进阶Q查询Django orm常见字段及参数常见字段及参数choice参数自定义字段查询优化only与deferDjango orm事务操作Django 进阶操作批量插入数据 bulk_createclass Books(View):
def get(self,request):
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2024-08-15 00:47:37
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本论文提出了一种适用于 Projective Dynamics 的模型降阶方法，主要包含了三部分内容：（1）坐标系的降阶；（2）约束的降阶；（3）Projective Dynamics 的求解过程，包括 globle/local 求解过程；1 - 总体概述模型降阶（model order reduction），即在模型计算/求解的过程中，将其映射到低维空间中，以减少计算量。在形变仿真中，模型网格越
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2023-12-13 22:50:26
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模型降阶方法快速理解
原创
2021-11-02 19:37:19
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# 基于深度学习的非线性流固耦合系统降阶建模方法
## 一、流程概述
为了帮助你理解如何实现“基于深度学习的非线性流固耦合系统降阶建模方法”，我将整个过程分为以下几个步骤。你可以根据这些步骤逐步进行实现。
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建深度学习模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 评估模型 |
| 5 | 应用模型 |
##
原创
2024-03-26 07:38:19
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导读：对于结构有限元计算，有一个关键的步骤就是计算单元刚度矩阵，对于单元刚度矩阵目前的有限元都是采用数值积分方法进行计算。目前ANSYS Wb支持完全积分，缩减积分，增强应变和简化增强应变4种方法。1、完全积分低阶单元和高阶单元都支持完全积分计算，例如PLANE182,SOLID185和SOLID186。图1 SOLID185单元控制面板图2 SOLID186单元控制面板图3 SOLID185和S
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2024-04-13 08:50:58
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导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
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2024-06-02 19:52:45
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直观的数学：度量张量简介这篇文章主要介绍度量张量的起源及它的基本应用。张量是19世纪以来比较伟大的数学发明之一，它的发明伴随着微分几何的提出，为在流形上进行各种运算提供了可能。在这里主要讲解度量张量。首先我们来看一看我们需要解决一个什么问题，然后针对这个问题提出一种新的解决思路，最后讲解度量张量的使用。一、问题提出在物理学中，经常使用到内积运算，比如求一个力所做的功，我们有：$$W=\vec{F}
前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够得到较好的结果（尽管在一些场合会损失掉准确性），那么这个问题的实质其实就是机器学习的降维问题。对于数据进行降维的处理，不仅可以使得在计算上可能更
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2024-08-10 16:32:07
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文章目录什么是语义表示静态词向量动态词向量（上下文词向量）位置编码ERNIE的原理介绍神经网络上的改造辅助任务学习过程ERNIE的应用案例性能不敏感的场景：直接使用ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端
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2023-11-21 15:38:53
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声音识别入门经典模型实践-基于大数据训练CNN14网络实现食物咀嚼声音识别项目简介声音分类是指可以定制识别出当前音频是哪种声音，或者是什么状态/场景的声音。通过声音，人的大脑会获取到大量的信息，其中的一个场景是:识别和归类。如：识别熟悉的亲人或朋友的声音、识别不同乐器发出的声音、识别不同环境产生的声音，等等。我们可以根据不同声音的特征（频率，音色等）进行区分，这种区分行为的本质，就是对声音进行分类
文章目录0 简介1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后 0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示： 原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。1 VGG网络在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VG
# 基于深度学习的语言模型及其应用
随着深度学习的发展，语言模型特别是在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。语言模型是一种概率模型，它对自然语言中的词序列进行建模，从而能够预测下一个词或一段文本的概率。深度学习方法可以显著提高语言模型的性能，尤其是基于神经网络的模型如 RNN（递归神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）和 Transformer 等。
## 深度学习语言模型的基本原理
Abstract：网络中的入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）就如同物理世界的防盗自动警铃一样，对周围正在进行的各种活动进行监视。有两种模型，一种是基于主机的IDS，一种是基于网络的IDS。这两种模型比较相似，核心部件都是通信流收集器，分析引擎以及特征数据库。基于主机的IDS搜集本机的日志文件和其他关键文件，基于网络的IDS搜集的是流经本网段的所有数据包。
1 题目问题背景：仪器设备故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整 体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。仪器故障按照来源可分为外部型和内部型，其中外部型故障的产生多为静电放射、电磁辐射、雷暴天气、空气湿度过大等导致的电路损坏或传感器失灵，内部型故障多为齿轮破裂、电机短路等。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方
目录1 博客内容2 信号输入3 过程计算4 信号输出5 运行结果 1 博客内容Simulink搭建模型的一个细节，用到的时候记不清。这里文字记录，方便同行的人参考。模型搭建的原理比较简单：输入功率=速差*扭矩/9550、流体润滑油散热功率=C1m1△T1、部件材料吸收热量=C2m2△T2，适合入门阶段了解。 0. 模型总体概览 &nbs
互联网时代最重要一点就是集中资源和精力去深化社交，而不是维持泛泛之交。社交广度到社交深度的转变最初腾讯的二度人脉 朋友的朋友==》扩展社交广度 思考： 但是，合作的本身是建立在一定的深度社交之上的。 交朋友越来越简单，但是距离确是越来越远。为什么？ 近年很多证据显示：社交生活的成功与否不在社交多少，而在深度。这里的深度社交，指的是社交活动和社交网络中获取信息的真实性，有效性，及时性，优质性。当然质
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2024-07-29 12:43:40
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降维机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。降维有什么作用呢？数据在低维下更容易处理、更容易使用；相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只
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2023-11-20 16:29:33
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