01010二进制信息是如何通过无线信号传输出去的呢？ 无论是2G，3G，4G，5G，CDMA，GSM，LTE，还是WIFI也罢，这些名词几乎每天都能见诸报端。这些名词对于普通读者也仅仅是一些名词，那么背后包含哪些技术信息呢？小编今天斗胆给大家来个科普。每当我们在我们的智能手机上输入一些文字，如“我爱你”，那么这3个字实际在传输的时候实际上是需要转换为一串01010101的（这个转换过程本
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2023-07-07 23:12:11
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SIR模型起源于流行病学的研究，是模拟传染病动力学的经典模型。它最初由W.O. Kermack和A.G. McKendrick在1927年发表，用于者（R）
一.互联网络模型构造了两种互连子网。一个是通过随机或优先连接两个相同的子网络形成的，包括scale-free-scale网络和e-mail-e-mail网络。这种互联网络可以用来表示现实世界中连接不同社区网络所形成的网络。互连密度是用参数γ来测量的，定义为γ=L/N。L表示互连的个数，N表示一个子网的大小。我们构造的另一种互连网络是将一个网络随机分成两个大小相同的互连子网。这种互联网络的结构表明，
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2023-10-07 11:26:04
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# 使用SIR传播模型进行疫情分析
## 引言
SIR（Susceptible-Infectious-Recovered）模型是一种常用的流行病学模型，用于描述传染病的传播过程。它将人群分为三个互相转化的状态：易感者（Susceptible）、感染者（Infectious）和恢复者（Recovered）。在本文中，我们将使用Python编程语言来实现SIR传播模型，并进行疫情分析。
## 步骤
原创
2023-07-20 04:35:58
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信息传播( information diffusion )一些知识1 信息传播是一个涵盖了大量科学技术的领域。主要从社会学、流行病学、人种学领域，讨论社会媒体挖掘的方法，主要关注信息传播的建模技术。2 社会通过各种渠道为人们提供信息交换方式。例如，人们通过即时通信系统与好友或是通过公共媒体(电视、广播、报纸等)与公众分享知识。鉴于这种信息流动方式，不同的研究领域对信息传播过程有不同的定义。本书将信
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2023-12-31 19:48:04
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Python中的socket编程以及网络图像同传实例 文章目录Python中的socket编程以及网络图像同传实例简介建立一个socket连接数据发送与接收案例部分代码及解析github地址服务端用户端 简介本文介绍Python下的socket包的简单使用。Python下的socket包是一个低级的网络通讯包，包含TCP/IP协议通讯、UDP协议通讯、集群通讯等各种通讯接口。我主要用TCP/IP通
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2024-01-11 13:41:26
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六个模型的区别 SI-Modelimport scipy.integrate as spi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# N为人群总数
N = 10000
# β为传染率系数
beta = 0.25
# gamma为恢复率系数
gamma = 0
# I_0为感染者的初始人数
I_0 = 1
# S
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2023-11-03 20:47:47
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移动通信的的传播环境是影响通信质量的重要因素，无线信道的复杂和多变给移动通信系统的设计带来极大的挑战。影响移动通信环境的因素是多方面的，如物理地形、建筑物、植被、天气情况和人为干扰等，这使得传输信号的精度是无法预知的。电磁波在空间中传播时，信号的强度会受到各种因素的影响而产生衰减，通常用传播损耗的概念来衡量衰减的大小。传播损耗的类型根据电磁波的传播机制不同也有很多种，如自由空间的损耗，反射损耗，绕
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2024-09-01 18:40:30
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在自由空间传播的均匀平面电磁波（空间中没有自由电荷，没有传导电流），电场和磁场都没有和波传播方向平行的分量，都和传播方向垂直。此时，电矢量E，磁矢量H和传播方向k两两垂直。只是在这种情况下，才可以说电磁波是横波。在波导中传播的导行电磁波可能出现Ez或Hz分量。沿一定途径（比如说波导）传播的电磁波为导行电磁波。根据麦克斯韦方程，导行电磁波在传播方向上一般是有E和H分量的。
TE波，TM波，TEM波是
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2023-12-04 20:16:35
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ng机器学习视频笔记（七）——神经网络的代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 &n
# 事务传播模型在Java中的实现
在企业级应用中，事务管理是一个非常重要的组成部分。事务传播模型是用来描述不同事务之间的关系和行为的。本文将介绍如何在Java中实现事务传播模型，特别是使用Spring框架。
## 事务传播的基本概念
事务传播有多种传播行为，主要包括：
- **REQUIRED**：如果存在一个事务，则支持它；如果没有事务，则创建一个新的事务。
- **REQUIRES_
环间耦合网络（理论）1. 环网连接方式2. 环网耦合应用场景3. 环间耦合通讯原理4. 总结 1. 环网连接方式第一种连接方式是两个环之间用一条线连接，如下图，但是如果该线出现故障，两个环之间是无法进行通讯的。 第二种连接方式是两台交换机间用两根网线进行连接，如下图，这样如果其中一根网线出现故障了，那么第二根网线依然可以进行通讯，但是当交换机出现故障之后，A、
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2023-12-31 18:06:02
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# 如何实现室内无线传播信道模型 Python 代码
在现代无线通信领域，研究室内无线传播信道模型是非常重要的一部分。本文将指导你如何在 Python 中实现一个简单的室内无线传播信道模型，尤其适合刚入行的小白。本教程将包括整个实现的流程，并逐步解释每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是我们实现室内无线传播信道模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
前言上一篇文章中，作者主要聚焦于前线推理，也就是forward的部分，并解决了对于调整模型结构的一个重要问题：应该在哪里调整？如何添加使用新的网络层？对于希望利用YOLO V5的框架改进得到自己的模型的初学者指明了一条道路。本文将致力于解释另一部分问题：在何处能修改反向传播相关参数以达到更好的效果呢？关于这一部分，问题导向可能不在适用于讲清楚整个模块，于是作者决定采用先梳理整个框架，最后一个部分中
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2024-06-28 16:22:57
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随着人工智能应用在手机、IoT上的普及，受能耗和设备体积的限制，端侧硬件的计算性能和存储能力相对较弱，这给人工智能模型带来了新的挑战——需要模型更小更快更强。量化，就是其中的一个重要手段。因此，近年来量化成为学术界与工业界热门的研究方向。但与此同时，模型量化也引发了巨大的挑战。其中比较大的有两个：一是由于表示精度下降引起信息损失带来准确率的下降；二是量化带来的不连续性使神经网络的训练不稳定。学术和
正向传播 对于神经元来说，训练的目标就是确认最优的w和b,使得输出值和真实值之间的误差变得最小。数据从输入到输出，一层一层的进行运算，在输出层输出一个预测值y（理解：正向传播，多个输入层—》隐藏层进行权重w和偏置b计算。隐藏层—》输出层。最后得出输出层的数据，与真实值进行比较多个输入经过各自的权重进行正向传播得到预测值y，再经过反向传播进行更新权重w和偏置b,以求的最小的预测值和真实值的
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2024-04-19 13:01:13
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异质信息网络研究现状及未来发展一、引言现实生活中的大多数实际系统是由大量相互作用、类型不同的组件构成，当前的分析方法通常将其建模为同质信息网络（Homogeneous information network）。采用同质网络的建模方法往往只抽取了实际交互系统的部分信息，或者没有区分交互系统中对象及关系的差异性，这些做法都会造成信息不完整或信息损失。最近，越来越多的研究人员开始将这些互连的多类型网络化
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2023-12-21 13:23:47
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1.前向传播引用一个网站的图：具体来说，就是2行代码，图片中的f为激活函数，这里用sigmoid作为激活函数，事实上有很多其它的套路，这里只讲神经网络的数学原理及初级使用，不会做任何深入扩展：def feedforward(self, a):
# a:input
for b, w in zip(self.biases, self.weights):
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2023-11-29 16:12:55
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例12：一只游船上有800（1000）人，一名游客不慎患传染病，12（10）小时后有3人发病，由于船上不能及时隔离，问经过60（30）小时，72小时，患此病的人数。(与人口模型和Logistic模型类似)
先用python和matlab模拟
我的python代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import random
import mat
原创
2021-09-08 14:55:14
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目录代价函数反向传播算法理解反向传播使用注意：展开参数梯度检测随机初始化组合到一起无人驾驶 代价函数L：神经网络的总层数。Sl：第 l 层的单元（神经元）数，不包括偏置单元。K：输出向量的维度数，对于二分类 K = 1，对于其他类别 K = 分类类别个数。 代价函数：由于神经网络输出的是k维分类结果，所以计算的偏差是k个结果之和。 对于正则化项，在逻辑回归和神经网络中都是相同的，把所有的正则化项
