(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 102123172 A(43)申请公布日 2011.07.13(21)申请号 CN201110046066.0(22)申请日 2011.02.25(71)申请人 南京邮电大学    地址 210003 江苏省南京市新模范马路66号(72)发明人 陈蕾 杨庚 陈燕俐 张迎周 王传栋 许建 (74)...

正则表达式转义工具    正则表达式转义工具是一种用于处理正则表达式中特殊字符的工具。正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以在文本中查、替换、删除、提取特定的信息。但是，正则表达式中包含一些特殊字符，如 (), {}, [], ^, $, .等，它们有时也需要被匹配，此时就需要用到转义字符。转义字符是在特殊字符前加上反斜杠()，以表示该字符只是一个普通字符，而不是特殊字符。...

kettle 正则表达式组件（最新版）正则化工具包1.Kettle 简介  2.Kettle 正则表达式组件的作用  3.Kettle 正则表达式组件的使用方法  4.Kettle 正则表达式组件的优点  5.Kettle 正则表达式组件的局限性正文一、Kettle 简介Kettle 是一款开源的数据集成工具，它可以帮助用户将不同来源的数据进行整合、转换和加...

正则表达式 解析工具正则表达式解析工具是一种强大的文本处理工具，它可以帮助用户轻松地解析、匹配和操作复杂的文本模式。这款工具可以理解正则表达式语法，并能够将复杂的模式分解为易于理解的组成部分。使用正则表达式解析工具，用户可以快速地搜索、替换和提取文本数据，而无需编写大量的代码。此外，它还提供了可视化的界面，使用户能够以直观的方式创建和编辑正则表达式模式。这款工具对于开发人员、数据分析师和文本处理工...

lstm的反向传播公式LSTM（长短期记忆）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据。在深度学习中，反向传播是用于更新权重和偏置的重要工具。在LSTM中，反向传播公式的理解和应用对于优化网络性能至关重要。本文将详细介绍LSTM的反向传播公式，包括计算梯度、更新权重和偏置的方法。一、LSTM网络结构LSTM由一系列门（输入门、忘记门、输出门）和细胞状态组成，通过控制信息的流动来记忆和...

1. 软件形式： ㈠. SolidWorks的内置形式： ◆COSMOSXpress——只有对一些具有简单载荷和支撑类型的零件的静态分析。 ㈡. SolidWorks的插件形式： ◆COSMOSWorks Designer——对零件或装配体的静态分析。◆COSMOSWorks Professional——对零件或装配体的静态、热传导、扭曲、频率、掉落测试、优化、疲劳分析。◆COSMOSWorks...

面向对抗攻击的机器学习研究机器学习是一种强大的工具，能够快速地解决各种问题。但是，机器学习模型也很容易受到对抗攻击的影响。对抗攻击是指有意地修改数据，使机器学习算法产生错误的结果。这种攻击可能在自动驾驶、语音识别、金融交易等领域中造成严重后果。因此，对抗攻击的机器学习研究变得至关重要。对抗样本的生成是对抗攻击研究的核心问题。 目前，最常见的对抗攻击方法是PGD攻击。PGD攻击是一种迭代攻击方法，它...

图神经网络模型调参技巧详解在深度学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）作为处理图数据的重要工具，近年来受到了越来越多的关注。然而，在应用图神经网络模型时，如何进行有效的模型调参一直是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们将详细介绍图神经网络模型的调参技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。一、选择合适的图神经网络模型在进行图神经网络模型的调参之前，首先需...

强化学习算法中的特征选择方法详解强化学习算法是一种机器学习方法，其目标是使智能体在与环境互动的过程中，通过试错来学习最优的行为策略。在强化学习中，特征选择是非常重要的一环，它可以帮助算法在面对复杂的环境时更好地进行学习和决策。本文将详细介绍强化学习算法中的特征选择方法。一、特征选择的背景和意义特征选择是指从原始数据中选择出对学习任务最有用的特征，以减少学习的复杂度，提高学习的准确性和效率。在强化学...

coco带训重点问题介绍COCO（Common Objects in Context）是一个广泛使用的图像识别、目标检测和语义分割数据集。它包含了超过80个常见对象类别，包括人物、动物、交通工具、家具等。COCO数据集是计算机视觉领域研究的重要基准，许多图像识别算法在COCO数据集上测试和验证。在使用COCO数据集进行模型训练时，有一些重点问题需要特别关注和处理。本文将针对COCO带训的重点问题进...