什么是住宅的开间、进深、层高和净高？(1)住宅的开间
住宅的开间就住宅的宽度。在1987年颁布的《住宅建筑模数协调标准》中，对住宅的开间在设计上有严格的规定。砖混结构住宅建筑的开间常采用下列参数：2.1米、2.4米、2.7米、3.0米、3.3米、3.6米、3.9米、4.2米。 (2)住宅的进深 住宅的进深就是指住宅的实际长度。在1987年实施的《住宅建筑模数协调标准》中，明确规定了砖混
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2024-02-19 02:21:44
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# ArcGIS 深度学习建筑模型
在地理信息系统（GIS）领域，建筑物的识别和分类一直是一个重要的课题。借助深度学习技术，我们可以更准确、高效地实现建筑物的识别和分类。ArcGIS 是由Esri公司推出的一款专业GIS软件，它提供了丰富的数据处理和分析功能，同时也支持深度学习模型的应用。本文将介绍如何在ArcGIS 中使用深度学习建立建筑物模型，并附带代码示例。
## 深度
原创
2024-03-30 03:29:37
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基于改进的 CASA 模型反演 NPP 数据为地理空间数据云提供的 TM 影像，其具体信息如图 1 所示。该实验中所使用的 TM 数据已进行过 QUAC 快速大气校正，来消除大气和光照等因素对地物反射的影响。Landsat 主题成像仪(TM)是 Landsat4 和 Landsat5 携带的传感器，每 16 天扫描同一地区，即 16 天覆盖全球一次。 TM 影像包含 7 个波段，波段 1-5 和波
一.什么是图像分割？《数字图像处理》一书中给出：把图像细分为其组成区域或物体。 也可以用函数的知识去理解： 给出一张图像 I，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。举个简单的例子：二.深度学习怎么和图像分割结合起来的？简单来说就是利用深度学习求这个函数。 首先我们知道： （1）深度学习的主要运用方向是语音和图像 （2）深度学习一般用在分类和检测问题上 自然而然，
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2024-01-02 17:52:20
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数学建模算法总结§1 线性规划1.1 线性规划的 Matlab 标准形式1.2相关问题§2 整数规划2.1 定义2.2 整数规划的分类2.3 整数规划特点2.4 求解方法分类：§3 非线性规划3.1 线性规划与非线性规划的区别3.2 非线性规划的 Matlab 解法3.3 相应问题§5 与网络模型及方法（搞ACM的较熟）§6 排队论模型（2017年美赛B题，2005年美赛B题主要涉及排队论）6.
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2024-04-19 13:17:11
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## 深度学习常用的回归算法实现指南
在机器学习和深度学习中，回归算法用于预测连续值的数据。无论是在股票价格预测、房价估算还是其他各种应用场景，回归都是非常重要的工具。接下来，我将引导你如何实现一个简单的深度学习回归模型。
### 流程概述
以下是实现回归模型的步骤：
| 步骤编号 | 描述 | 代码片段 |
| -------- | -------
在当今的信息技术发展中，地理信息系统（GIS）与深度学习的结合为建筑领域带来了巨大的变革。通过利用 GISpro 深度学习框架，我们可以有效地分析和建模建筑数据，优化设计流程，提高建筑效率。下面是我整理的关于如何利用 GISpro 深度学习技术解决建筑问题的过程。
## 环境准备
在开始之前，首先需要准备合适的环境和工具。我们需要确认所用技术栈的兼容性，以确保不同组件之间可以无缝协作。
##
3.过滤器Category、Family、FamilySymbol、FamilyInstance这四个概念之间的关系类别（Category）>族（Family）>族模型（FamilySymbol），这三者是子集关系，而你在视图中实际绘制的墙就叫做族实例（FamilyInstance）在revit中使用FilteredElementCollector这个类使用过滤器的方法：第一：明确目标
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2024-06-28 07:30:17
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深度优先搜索和广度优先搜索，都是图形搜索算法，它两相似，又却不同，在应用上也被用到不同的地方。这里拿一起讨论，方便比较。一、深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种，是一个针对图和树的遍历算法，英文缩写为DFS即Depth First Search。深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序
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2024-08-09 11:46:26
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我们知道，算法是作用于具体数据结构之上的，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构的。这是因为，图这种数据结构的表达能力很强，大部分涉及搜索的场景都可以抽象成“图”。我们上一节讲过，图有两种主要存储方法，邻接表和邻接矩阵。需要说明一下，深度优先搜索算法和广度优先搜索算法，既可以用在无向图，也可以用在有向图上。1、广度优先搜索（BFS）广度优先搜索（Breadth-First-S
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2024-05-15 10:44:50
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引言作为2017年CVPR最佳论文，足以体现其重要性和创新性，清华大学黄高博士第一作者发表的。现其重要性，博主人读完这文章后，自然感叹我们国内也是人才辈出，清华大学确实是国内人工智能的顶尖。废话不多说开始分享算法。DenseNet论文算法解释网络上有很多关于这篇论文的解读，博主读了几个，解释的明白清楚的还是下面链接中解释的明白，既有解释又有代码还有论文链接，有想法的可以看看原文，博主在此不再赘述。
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2024-04-24 21:57:16
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摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好，但是为了提高模型泛化能力，需要大量的特征工程工作。深度神经网络可以更好的通过稀疏特征的低纬稠密向量泛化到非显性的特征组合。但是当用户物品的交互数据比较稀疏的时候，深度神经网络可能会过拟合。本文我们提出wide & deep 学习，同时训练线性模型和深度模型，结合了记忆与泛化的
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2024-01-21 00:31:12
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关于常用的深度学习实例分割模型，本文将详细介绍从环境准备到扩展应用的各个环节，通过明确的步骤和说明，帮助读者理解这一领域中的关键技术和应用。
## 环境准备
在开始之前，确保您的硬件和软件环境满足以下要求：
| 组件 | 版本 | 备注 |
|----------------|------
图像分割依据一些特征（如亮度、纹理、频谱等）信息将图像中的像素分成不同的连通区域，分割成的各个邻接区域的特征互不相同。图像分割的结果是区域的集合，这些区域互不相交，并且覆盖了整个图像。从而为后续的工作如计算机视觉、场景分析建模等提供支持。1.1 图像分割的定义令G表示整个图像，则图像分割可以看作是把G分成n个子区域的过程，且需满足：对是连通的对且有,对于任意邻接的区域和其中，（a）要求图像中的每个
## 实现“算法交易深度学习模型”的步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
B --> C[构建深度学习模型]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型验证]
E --> F[模型部署]
```
### 步骤说明
1. 收集数据：首先需要收集历史的交易数据，包括股票的价格
原创
2024-06-27 05:19:32
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# 深度学习中的列算法实现指南
在当今的数据科学和机器学习领域，深度学习已经成为了最热门的研究方向之一。实现深度学习模型的过程看似复杂，但实际上可以分解为几个明确的步骤。本文旨在指导你如何实现一个基础的列算法深度学习模型，包括每个步骤的详细说明和相应的代码示例。
## 实现流程
我们可以将实现列算法深度学习模型的流程总结如下：
| 步骤 | 描述
在使用卷积神经网络时，我们也总结了一些训练技巧，下面就来介绍如何对卷积核进行优化，以及多通道卷积技术的使用。一 优化卷积核 在实际的卷积训练中，我了加快速度，常常把卷积核裁开。比如一个3x3的卷积核，可以裁成一个3x1和1x3的卷积核(通过矩阵乘法得知)，分别对原有输入做卷积运算，这样可以大大提升运算的速度。原理：在浮点运算中乘法消耗的资源比较多，我们目的就是尽量减少乘法运算。比如对一个
csv文件读写读：filename = "D:\\桌面文件\\大三上\\大三下\\人工智能\\练习赛数据\\test_data.csv"
df = pd.read_csv(filename)
print(df.info())#简要摘要 information
print(df.head())#输出数据前n行，默认为5
print(df.shape[0])写：（注意这个方式是一行一行写入，newli
目录一、工具介绍1、工具界面2、计算结果示例3、计算原理二、数据准备三、计算步骤1、生成渔网2、工具计算3、计算结果4、计算结果（马赛克） 一、工具介绍利用C#语言，基于ArcGIS二次开发实现了建筑物群高度变化程度计算工具，计算工具安装和使用简单，作为插件在ArcMap软件里运行，支持ArcGIS10.2及以上版本ArcMap。1、工具界面2、计算结果示例3、计算原理在城市的垂直空间中，建筑群
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2023-11-14 02:40:07
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（2017-02-23 银河统计）统计数据模拟指以统计和数学算法为基础、运用计算机软件大量生成合理的、接近于自然、社会现象实际数量、质量指标的样本，从而大数据仿真样本建立各种估计量或技术各种统计指标。1、数据模拟概述统计数据模拟分为确定型数据模拟和随机型数据模拟。统计数据模拟解决问题基本分为三个部分：建立模型、生成样本、参数估算。确定型数据模拟确定型数据模拟是在所研究的自然、社会现象数量、质量指标
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2024-05-28 18:20:35
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