- numpy实现cnn, rnn, lstm, gru
CNN#coding:utf8importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp"""使用pytorch实现CNN手动实现CNN对比"""#一个二维卷积classTorchCNN(nn.Module):def__init__(self,in_channel,out_channel,kernel):super(TorchCNN,......
- QRCNN-Attention多变量时序预测 基于分位数回归的卷积神经网络结合注意力机制的多变量
目录Matlab基于QRCNN-Attention多变量时序预测基于分位数回归的卷积神经网络结合注意力机制的多变量时序预测效果分析基本介绍订阅专栏只能获取专栏内一份代码。程序设计参考资料Matlab基于QRCNN-Attention多变量时序预测基于分位数回归的卷积神经网络结合注意力......
- 【AI学习笔记4】四种主流的神经网络 FNN、RNN、CNN、Transformer
一、人工神经网络的分类最常用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）主要包括以下四种：前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），还有当前最流行的大模型常用的Transformer神......
- 卡西欧 FX-991 CN X 科学计算器，是否算作无编程、无储存功能的计算器吗？
起因是：矩阵分析老师说“可以带最简单的，没存储上网等功能的计算器”https://www.cncalc.org/thread-23924-1-1.htmlhttps://www.zhihu.com/question/291618906综上，能带。......
- CISCN & CCB crypto
CISCN&CCBcryptorasnd第一部分h1=x1*p+y1*q-0x114h2=x2*p+y2*q-0x514消去p后爆破h1、h2即可fromCrypto.Util.numberimport*fromgmpy2import*fromtqdmimport*c=n=a=b=e=0x10001forx1inrange(2**8,2**11):forx2inran......
- 【原创】xenomai环境下开源实时数控系统LinuxCNC编译安装
linuxcnc在xenomai下的构建简单记录，参考链接https://www.linuxcnc.org/docs/devel/html/code/building-linuxcnc.html1.环境软硬件环境桌面环境：Ubuntu24.04+xenomai3.3硬件：rk3588（nanoPiR6/T6）对xenomai内核要求要在使linuxcnc在xenomai上运行，内核配置Localversion必须是-......
- 瓦斯浓度预测 | 基于CNN-LSTM瓦斯浓度预测附matlab代码
预测效果研究概述瓦斯浓度预测|基于CNN-LSTM瓦斯浓度预测附matlab代码基于CNN-LSTM（卷积神经网络-长短期记忆网络）模型进行瓦斯浓度预测是一种常见且有效的方法。这种模型结合了CNN对空间特征的提取能力和LSTM对时间序列数据的建模能力，适用于处理具有空间和时间关系......
- 瓦斯浓度预测 | 基于CNN-BiLSTM-ATTENTION瓦斯浓度预测附matlab代码
预测效果研究概述瓦斯浓度预测|基于CNN-BiLSTM-ATTENTION瓦斯浓度预测附matlab代码基于CNN-BiLSTM-ATTENTION的瓦斯浓度预测是一种先进的预测方法。以下是对该方法的详细分析：基于CNN-BiLSTM-Attention的瓦斯浓度预测是一种先进的预测方法，结合了卷积神经网络（CNN）、双......
- TCN-LSTM 基于时间卷积网络结合长短期记忆神经网络的数据多特征分类预测
Matlab2023bTCN-LSTM基于时间卷积网络结合长短期记忆神经网络的数据多特征分类预测%************************************************************************************************************************************************************************......
- MATLAB图卷积神经网络GCN处理分子数据集节点分类研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=38570本文主要探讨了如何利用图卷积网络（GCN）对图中的节点进行分类。介绍了相关的数据处理、模型构建、训练及测试等环节，通过对分子数据集的操作实践，展示了完整的节点分类流程，并对模型的效果进行了多方面评估，旨在为相关领域的研究与应用提供参考。图......
