2.15 三相三线/四线应用 三相四线模式: HT7036采用三元件测量方法，合相功率计算公式为： 三相三线模式:HT7036采用两元件测量方法，合相功率计算公式为： 在三相三线模式下HT7036的B相通道不参加功率计量，只有A相和C相通道参与三相三线的测量。 但是HT7036可以将B通道的参数单独放出，只要在B相通道的电压与电流通道上加入相应信号，在三相 三线模式下仍可读取Pb/Qb/Sb/Urmsb/Irmsb/Pfb/Pgb参数，但是B通道的电压和电流通道上所加的信号不 会对三相三线的正常测量产生不良影响。 另外三相三线模式下.Urmsb寄存器可选择B通道输入信号，也可选择通过内部矢量方式直接计算 Uac有效值。 2.16 能量脉冲输出 两个高频脉冲输出CF1/CF2, 对应关系如下： 脉冲管脚 输出能量 CF1 全波有功电能 PF CF2 全波/基波无功电能 QF

Data Structures & Algorithms Using JavaScript by Hemant Jain English | 17 May 2017 | ASIN: B072J44X62 | 614 Pages | AZW3 | 4.22 MB This book is about the usage of data structures and algorithms in computer programming. Designing an efficient algorithm to solve a computer science problem is a skill of Computer programmer. This is the skill which tech companies like Google, Amazon, Microsoft, Adobe and many others are looking for in an interview. This book assumes that you are a JavaScript language developer. You are not an expert in JavaScript language, but you are well familiar with concepts of references, functions, arrays and recursion. In the start of this book, we will be revising the JavaScript language fundamentals that will be used throughout this book. We will be looking into some of the problems in arrays and recursion too. Then in the coming chapter, we will be looking into complexity analysis. Then will look into the various data structures and their algorithms. We will be looking into a linked list, stack, queue, trees, heap, hash table and graphs. We will be looking into sorting, searching techniques. Then we will be looking into algorithm analysis, we will be looking into brute force algorithms, greedy algorithms, divide and conquer algorithms, dynamic programming, reduction, and backtracking. In the end, we will be looking into the system design that will give a systematic approach for solving the design problems in an Interview.

使用Python的动手深度学习算法 这是Packt发布的《 的代码库。 通过使用TensorFlow实施深度学习算法和广泛的数学知识 这本书是关于什么的？ 深度学习是AI领域最受欢迎的领域之一，可让您开发各种复杂程度不同的多层模型。 本书涵盖以下激动人心的功能： 实施基础到高级的深度学习算法 掌握深度学习算法背后的数学 熟悉梯度下降及其变体，例如AMSGrad，AdaDelta，Adam和Nadam 实施循环网络，例如RNN，LSTM，GRU和seq2seq模型 了解机器如何使用CNN和胶囊网络解释图像 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 该代码将如下所示： J_plus = forward_prop(x, weights_plus) J_minus = forward_prop(x, weights_minus) 这是您需要的本

机器学习算法第二版 这是Packt发布的《 的代码库。 流行于数据科学和机器学习的算法 这本书是关于什么的？ 机器学习以其强大而快速的大型数据集预测而获得了极大的普及。 但是，强大功能背后的真正力量是涉及大量统计分析的复杂算法，该算法搅动大型数据集并产生实质性见解。 本书涵盖以下激动人心的功能： 研究特征选择和特征工程过程 评估性能和误差权衡以进行线性回归 建立数据模型并使用不同类型的算法了解其工作方式 学习调整支持向量机（SVM）的参数 探索自然语言处理（NLP）和推荐系统的概念 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score svc =

The objective of this book is to study a broad variety of important and useful algorithms—methods for solving problems that are suited for computer implementation. We shall deal with many different areas of application, always concentrating on fundamental algorithms that are important to know and interesting to study. We shall spend enough time on each algorithm to understand its essential characteristics and to respect its subtleties. Our goal is to learn well enough to be able to use and appreciate a large number of the most important algorithms used on computers today. The strategy that we use for understanding the programs presented in this book is to implement and test them, to experiment with their variants, to discuss their operation on small examples, and to try them out on larger examples similar to what we might encounter in practice. We shall use the Java programming language to describe the algorithms, thus providing useful implementations at the same time. Our programs have a uniform style that is amenable to translation into other modern programming languages as well.

非常好的组合优化书籍，对于全面系统地了解组合优化有很大帮助。

墨西哥帽子matlab代码神经网络算法 用MATLAB编写的神经网络算法 hebbian.m 该代码采用输入向量，权重，学习常数，并在每个阶段绘制更新后的权重 净额 代码将两个矩阵相乘 BAM_network.m 这个Matlab代码在以5x3的矩阵制作时为英语alphabects训练了双向联想存储网络的权重。 max_net.m 基于竞争的神经网络的具体示例。 可以用作子网来选择输入量最大的节点。 max_hat.m 该matlab代码采用以下参数输入n个输入神经元：->互连区域的半径->具有正互连的区域的半径->恒定c1->恒定c2->外部信号。 该代码对这些输入神经元执行墨西哥帽算法，并执行所需的次数。 hamming_net.m 这些网络可用于查找最接近双极性输入向量x的示例。 索姆 此代码已演示了Kohonen自组织图，也称为拓扑保留图算法。 lvq.m 该代码显示了线性向量量化算法的工作原理。 目前，代码将2类分类。 将对代码进行进一步的改进。 感知器 该代码显示了用于逻辑门的感知器学习算法的实现。 在最初阶段，已实现了“与门”，其输入值和目标输出可在代码中轻松修改。 它采

《数据结构与算法C++版》(Data Structures and Algorithms in C++ Second Edition Adam Drozdek)第2版

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