RNN 循环神经网络-BF 求导过程所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层在时间视角上的显示为下图：求导BP 更新参数值整体误差E等于每个时刻E_t的误差之和整体损失对U/V/W进行求偏导\[ΔU=\frac{\partial E}{\partial U}=\sum_t \frac{\partial e_t}
1.相对平移误差Relative Translational Error(RTE)RRE是另外一种计算误差的方式，相比于上面计算的旋转误差，应该是等价的。RRE是在Euler角三个分量的绝对误差之和。2.相对旋转误差Relative Rotational Error (RRE)3.均方根误差Root-mean-square error(RMSE) 观测值与真值偏差的
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2024-07-05 10:46:18
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方差、标准差和均方根误差的区别总结 一、方差 方差(variance)：是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。
RMI远程方法调用实例RMI(Remote Method Invocation)远程方法调用是一种计算机之间利用远程对象互相调用实现双方通讯的一种通讯机制。使用这种机制，某一台计算机上的对象可以调用另外一台计算机上的对象来获取远程数据。RMI是Enterprise JavaBeans的支柱，是建立分布式Java应用程序的方便途径。在过去，TCP/IP套接字通讯是远程通讯的主要手段，但此开发方式没有
方差（Variance) 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度，方差在在统计描述和概率分布中有不同的定义和计算公式。①概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度；②统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本均值之差的平方值的平均数，代表每个变量与总体均值间的离散程度。概率论中计算公式离散型随机变量的数学期望：&nbs
阅读本文需要较长的时间，本文介绍了微服务的概念、笔者心中的前端微服务，以及基于mess-cli脚手架，如何快速生成一个前端微服务架构项目 什么是微服务？相信了解过spring cloud的同学都知道，什么是微服务。我的理解是：微服务就是为了解决单体架构的应用产生的臃肿问题而存在的。 单体应用为何存在臃肿问题。项目体量过大，代码臃肿，修改一个小地方，或者改动只有三四行代码，打包却要半个小时以上。容错
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2024-03-19 11:02:54
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MES数据追溯常遇问题及解决方法： 在实际数字化工厂MES应用过程，由于设计或使用不当，数据追溯过程中也可能会存在诸多问题，常遇问题包括：1. 数据质量问题 可能存在数据录入错误、数据缺失或不完整等情况，导致追溯结果的准确性受到影响。解决这个问题的关键是加强数据采集和录入的质量管理，例如通过自动化数据采集、数据验证机制和培训员工等方式来减少错误。2. 数据追溯复杂度 在
RMS(Record Management System)是MIDP中一个非常重要的子系统，因为它是J2ME应用程序进行持久性存储的唯一途径。当然你的系统如果支持JSR75的话，那么你可以使用FileConnection来对文件进行操作，那超出了本文的讨论范围。持久性存储在我们编写应用程序的时候经常要用到，比如纪录游戏的排行榜、记录用户输入的用户名和密码等。本文将主要从RMS的基本概念和使用指南方
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2024-09-14 08:28:16
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1、哪个选项不能正确引用turtle库进而使用setup()函数？A、import turtle as tB、from turtle import*C、import turtleD、import setup
MES可以实现生产过程中的可视化监控及生产数据管理，PLC是工业领域常用的控制设备，如何更好实现MES系统与PLC及现场设备的实时通信是企业关注的重点话题，也是工业物联网的解决方案。MES需要处理生产过程中的生产与管理信息，而且要对生产过程的信息进行收集、处理、传输，所以要上层应用平台实现与下层生产设备的连接与数据采集。通过工业智能网关实现5G/4G/WIFI/以太网等PLC设备联网，构建一个生产
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2024-05-13 15:48:59
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徐州三原自动化称重事业部严格把控0.2级高精度皮带秤的各项指标称重单元：我们采用单点式称重结构，力学性能上能有效防止皮带跑偏和侧向力的影响。 单体采用专用钢板折弯件作为秤体结构，使其具有很高的抗弯量。称重单元线性精度优于0.02%。称重传感器：称重传感器使用前全部经过带重载荷、宽范围的温度试验，测试过程通常达72h以上，称重传感器在整个温度范围内的零点、灵敏系数、蠕变、滞后等均列入补
1.ERP和MES的区别：ERP（Enterprise Resources Planning）是企业资源计划，它是在物料需求计划MRP(Material Requirement Planning)和制造资源计划MRPⅡ(Manufacturing Resources Planning)的基础上发展起来的更高层次的管理理念和软件工具。MES（Manufacturing Execution Syste
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2024-04-20 17:24:54
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训练误差与测试误差 一般情况下，我们将数据集分为两大类：训练集和测试集。（有的时候分成三部分：训练集、验证集、测试集）。 训练误差是指模型在训练集上的误差，反映的是模型的学习能力。 训练误差是模型关于 训练数据集的平
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2023-11-14 16:53:06
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1. 误差来源用计算机进行实际问题数值计算，计算误差是不可避免的。误差的来源主要有四个方面：1.1. 模型误差用数学模型描述实际问题，一般都要作一定的简化，由此产生的数学模型的解与实际问题的解之间会有差异，这种差异称为模型误差。1.2. 观测误差数学模型中包含的某些参数或常数，往往是通过仪器观测或实验获得其数值的，这样得到的观测数值与实际数值之间会有误差，这种误差称为观测误差。1.3. 截断误差求
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2023-11-10 21:18:03
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机器学习希望最小化模型的期望（泛化）误差$L$，即模型在整个数据分布上的平均误差。然而我们只能在训练集上最小化经验误差$\hat{L}$，我们期望通过最小化经验误差来最小化泛化误差。但是训练数据和数据真实分布之间是有差异的，又根据奥卡姆剃刀原理，在训练误差相同的情况下，模型复杂度越小，泛化性能越好，
原创
2023-06-25 10:30:44
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均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差： 上面是计算公式，
原创
2020-12-07 16:25:00
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# 理解训练误差与测试误差：Python中的应用与可视化
在机器学习中，理解训练误差与测试误差的差异对于模型的评估和优化至关重要。本文将通过一个完整的Python示例来阐述这一主题，并提供可视化的流程图和关系图，帮助读者更深入地理解模型的性能。
## 1. 基本概念
在机器学习模型训练过程中，我们通常会计算两个重要指标：训练误差和测试误差。
- **训练误差**：指模型在训练数据集上的表现
# MES和Python：智能制造的完美结合
在当今的智能制造业中，MES（Manufacturing Execution System）作为生产制造管理的关键系统扮演着重要的角色。它实现了对制造流程中各种数据的采集、处理、分析和监控，帮助企业实现生产过程的数字化管理和优化。而Python作为一种广泛应用于数据处理和分析的编程语言，则为MES系统的开发和扩展提供了更多可能性。
## MES系统
原创
2024-06-07 05:26:31
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新加坡南洋理工大学(NTU)电子工程学院(EEE)的清洁能源研究实验室的学生(LaCER)开发出了一套微网系统原型。它包含例如太阳能PV、风力涡轮、燃料电池和电池库等能源。整个微网用基于网页的MEMS服务器系统控制。MEMS 负责控制并监视能源管理的不同方面。我们开发了软件程序管理采集到的传感信息，完成负载控制器和发电分配。图 1 显示了数据库和不同软件模块之间的界面示意图。例如高级传感和通信系统
在机器学习和数据科学中，评估模型性能的关键步骤是计算训练误差和测试误差。训练误差是模型在训练数据上的表现，而测试误差则是模型在未见过的数据（测试数据集）上的表现。这两个指标帮助评估模型的泛化能力，并能指引进一步的调优方向。
## 背景定位
随着数据科学的快速发展，模型的准确性日益成为业务决策的重要依据。有效的误差评估不仅能够提升模型的性能，还能带来显著的业务收益和客户满意度。
### 时间轴
