GR是Graceful Restart（平滑重启）的简称，是一种在协议重启时保证转发业务不中断的机制。GR机制的核心在于：当某设备进行协议重启时，能够通知其周边设备在一定时间内将到该设备的邻居关系和路由保持稳定。在协议重启完毕后，周边设备协助其进行信息（包括支持GR的路由/MPLS相关协议所维护的各种拓扑、路由和会话信息）同步，在尽量短的时间内使该设备恢复到重启前的状态。在整个协议重启过程中不会产
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2024-03-22 23:07:16
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贝叶斯的思想比较简单，网上阐述也很详细，这里就不赘述了。 这里只是简单的说一下编程的思路 首先明确我们要实验的内容，实现贝叶斯分类，那么要想编程实现，你必须对贝叶斯分类有足够的了解。而贝叶斯分类的过程并不难，总的来说就是，有了一些训练数据，当来了一条测试数据，首先根据训练数据计算先验概率，比如有17条训练数据，8条好瓜，9条坏瓜，那么P(好瓜) = 8 / 17，坏瓜以此类推。 紧接着计算后验概率
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2024-04-18 14:56:31
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1、音频概述 音频是指频率在20Hz~20kHz的声音信号，具体可分为波形信号、语音和音乐三种形式。其中波形声音就是自然界中的所有声音，是声音数字化的基础；语音也可以表示 为波形声音，当波形声音表示不出语言、语音学的内涵。音乐是符号化了的语音，比语音更加规范。 2、音频信号数字化 音频信号数字化是指将模拟的（连续的）声音波形数字化（离散化），变成
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2024-04-03 00:04:26
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1 单判别器单生成器我们这一期文章不打算从头开始讲述GAN，所以如果大家没有相关基础的，就先看一下我们上一期GAN的介绍。【技术综述】有三说GANs（上）一个基本的用于生成图像的GAN的结构就是这样的。Generator就是生成器，它输入噪声，输出产生的图像。通常噪声就是一个一维的向量，经过reshape为二维图像，然后利用若干个反卷积层来学习上采样。如全卷积的DCGAN模型[1]，输入就是1*1
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2024-07-07 01:40:28
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 16:38:29
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分类预测 | Matlab实现GRNN-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:07
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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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二分类模型的复现原理如下数据工具模型的训练过程代码片通过可视化选择合适的插值方法利用插值曲线生成的数据训练模型参考 分界线上侧是颤振，下侧没有颤振。现在需要在上下两侧随机生成数据集 原理如下1.由数据点训练回归模型来拟合分界曲线2.由分界曲线生成颤振与不颤振的样本点3.由样本点训练分类模型4.由分类模型判断点是否颤振（但是，这篇文章的矛盾点在于，既然已经知道颤振分界曲线为，什么还要通过颤振曲线
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2024-05-07 13:28:35
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# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
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2024-10-31 13:54:00
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GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络可以同时用于分类和回归任务。在本文中，我将向你介绍如何实现这一功能。
首先，让我们来看一下实现GRNN神经网络的整体流程。我将使用以下表格展示具体步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 收集和准备数据集 |
| 步骤二 | 构建神经网络模型 |
| 步骤三 |
原创
2023-12-20 07:56:31
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% 仿真4比特原始数据与星座图的编码映射过程；
% 完成16QAM信号的调制解调；
% 基带信号符号速率 ps ＝1Mbps；
% 成形滤波器的滚降因子 a=0.8；
% 载波信号频率fc=2MHz ；
% 采样频率 Fs=8MHz ；
% 绘制16QAM信号的频谱及时域波形；
% 采用相干解调法仿真其解调过程；
% 绘制解调前后的基带信号时域波形；
% 将原始基带数据、QAM已调数据、滤波器系数
使用方法：appdesigner关闭app delete(app)在matlab中有很多函数是无法显示在Appdesigner 的UIAxes中pcshow
ax = axes('Parent',uipanel,'Position',[.1 .1 .6 .6]);
pcshow(x,y,z,'Parent',ax)
pcshow(x,y,z,'Parent',app.UIAxes)在ma
写在前面：金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io1. 引言当我们训练一个深层神经网络时，可能存在过拟合和欠拟合的情况，而我们想要的一个状态是存在于欠拟合和过拟合之间的一个点，即偏差小方差也小。但是如果如果我们的模型过拟合怎么办呢？事实上有两种解决办法比较通用，一种是准备更多的数据，但是实际上却不容易实现；另一种就是今天的主角，使用正则化方法。在接下来的内
首先 说明 Android编译eng、user、userdebug区别 一、各选项简要说明 eng：工程版本 user：发行版本 userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释 eng This is the default flavor. A plain make is the same as make eng.Installs modules tagged with: eng,
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model 上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 densit
相信熟悉建模的同学对决策树都不陌生，常常输入数据集跑一段代码就可以输出一颗决策树，那么这颗决策树是怎么生成的呢？每一个节点是依据什么切割的呢？其实有多种算法都可以生成决策树，这里我们重点讲一下cart算法是如何通过Gini指标切割并生成分类决策树的。cart的全称为Classificationand Regression Tree，也就是分类回归树，是一种二叉递归切割算法，对于分类树和回归树有不同
1 问题：过拟合2 原因：特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多 机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度3 方法： 获取更多数据 从数据源头获取更多数据根据当前数据集估计
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2024-07-18 12:19:36
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