标题和描述所涉及的知识点是如何在神经网络的训练过程中可视化损失（loss）和准确率（accuracy）的变化曲线。在神经网络训练中，损失函数用来衡量模型预测值与实际值之间的差异，而准确率则是模型在分类任务中预测正确的比例。通过可视化这两个指标的变化趋势，可以直观地观察到模型训练的效果和状态，对于调参和诊断模型性能有着重要的作用。 具体到给定文件中的内容，这部分代码是使用Python编程语言中的matplotlib库来绘制loss、acc和学习率（learning rate，lr）的变化曲线。matplotlib是一个广泛使用的绘图库，能够生成出版质量级别的图表，并且可以方便地进行各种图形的定制。 现在详细阐述这段代码的知识点： 1. 定义了一个名为plt_loss_acc的函数，该函数接受三个参数：train_loss, test_acc, 和lr。其中train_loss是训练过程中的损失值列表，test_acc是测试数据上准确率的列表，lr是学习率的列表。 2. 在函数内部，使用plt.figure(figsize=(12,8))设置了图形的大小。这行代码会创建一个新的图形对象，并且设置其宽度和高度为12*8英寸。 3. 使用plt.subplot(1,3,1)开始创建一个1行3列的子图布局的第一个子图，用于绘制损失曲线。plt.plot(train_loss, label='train loss', linestyle='-', color='r')绘制了损失值，其中用红色实线表示，并且设置了图例标签。plt.title('loss curve')设置了子图的标题为'loss curve'。 4. 继续使用plt.subplot(1,3,2)创建第二个子图，用于绘制准确率曲线。这里使用了绿色实线表示准确率，并设置了对应的标签和标题。 5. 使用plt.subplot(1,3,3)创建第三个子图，用于绘制学习率变化曲线。学习率是指在优化算法中决定模型参数更新的步长大小，这里是用蓝色实线表示，并设置了图例和标题。 6. plt.legend()函数调用为每个子图添加了图例，图例说明了曲线所代表的含义。 7. plt.savefig('./run_results/loss_accuracy_lr.png', dpi=300)这行代码将当前图形保存为图片文件。保存路径是'./run_results/loss_accuracy_lr.png'，并且指定了300 dots per inch（每英寸点数）作为图像的分辨率。 8. plt.clf()调用清除了当前的图形对象，这是为了避免与后续可能产生的图形相互干扰。 在了解了上述知识点后，我们可以明白，这段代码的主要功能是将神经网络训练过程中的三个关键指标——损失、准确率和学习率的变化趋势以图形化的方式展现出来。通过观察这些曲线，我们可以判断模型是否正在学习、是否过拟合或欠拟合以及是否需要调整学习率等。这些是深度学习调优中非常重要的诊断工具，有助于提高模型的性能和预测精度。

Java 内存泄漏排查解决过程详解 Java 内存泄漏是一种常见的错误，会导致服务不可用或性能下降。本文将详细介绍一次 Java 内存泄漏的排查解决过程，通过示例代码和实际案例，帮助读者更好地理解和排查 Java 内存泄漏。 一、问题描述 在本次值班中，我们的探测服务突然出现了大量的超时报警邮件，多数执行栈都在 java.io.BufferedReader.readLine 方法中。我们的服务使用 Java 编写，主要进行报警邮件处理、Bug 排查和运营 issue 处理。 二、问题分析 通过查看执行栈信息，我们发现问题可能是网络问题导致的超时。进一步分析发现，问题可能是探测服务在发送 HTTP 请求时，数据包在网络层转发中丢失导致的超时。通过查看服务器日志记录，我们确认了服务器响应完全正常。 三、问题解决 我们首先联系运维和网络组，确认了当时的网络状态。网络组同学回复说是我们探测服务所在机房的交换机老旧，存在未知的转发瓶颈，正在优化。我们通过服务器和监控看到各个接口的指标都很正常，自己测试了下接口也完全 OK。 四、内存泄漏排查 在解决网络问题后，我们发现我们的探测进程 CPU 占用率特别高，达到了 900%。我们使用 jstat 命令查看了 Java 进程的 GC 状态，果然，FULL GC 达到了每秒一次。我们怀疑是内存泄漏导致的 FULL GC。 五、内存泄漏解决 我们使用 jstack 命令保存了线程栈的现场，然后使用 jmap 命令保存了堆现场。我们重启了探测服务，报警邮件终于停止了。 六、总结 本文详细介绍了一次 Java 内存泄漏的排查解决过程。通过实际案例和示例代码，我们了解了 Java 内存泄漏的排查方法和解决步骤。Java 内存泄漏是一种常见的错误，会导致服务不可用或性能下降。只有通过细致的排查和解决，才能确保服务的可靠性和性能。 七、结论 本文对 Java 内存泄漏的排查解决过程进行了详细的介绍，希望能对读者有所帮助。在实际工作中，我们需要细致地排查问题，找到问题的根源，才能真正地解决问题。

内容简介：本文档提供了一个基于 MATLAB 实现 VBMC(Variational Bayesian Monte Carlo) 进行近似贝叶斯推理的应用实例，详细解析了从搭建代理模型到进行参数估算全过程，特别是它在处理有噪音的数据集时的优点得以展示。介绍了VBMC的概念以及为什么说这种方法非常适合成本高昂的问题，并通过模拟数据来演示整个VBMC实施流程，涵盖数据制造与预备阶段，利用高斯进程模型构造代理预测机制，变分后验匹配及其性能度量。同时给出了完整的MATLAB源代码供实际应用。此外，在结果评估环节，通过对试验样本的预测描绘并分析了拟合曲线，提供了置信水平内的预估值范围。 适用人群：熟悉MATLAB且有一定概率论知识的研究人员或高级开发者。 使用场景及目标：①用代理建模和贝叶斯方法替代昂贵的目标模型计算；②理解和实践近似贝叶斯推断中的代理模型和变分技术，提高复杂问题的求解效率。 注意事项：由于示例涉及数学建模与统计概念，推荐具有一定相关背景的专业人士阅读和研究。

《基于混合Petri网的连续过程建模与在线优化》是一个综合资料，主要探讨了如何利用混合Petri网这一工具来对连续过程进行建模和实时优化。混合Petri网是一种强大的模型化语言，它结合了离散事件系统（如Petri网）和连续系统的特点，从而能够更精确地描述具有时间和动态变化特性的复杂工业过程。 连续过程是工业生产中的常见形式，例如化学工程、制药、能源等领域的许多流程。这些过程通常涉及到大量的物理和化学反应，其状态随时间连续变化，因此对它们进行建模和优化至关重要。混合Petri网为解决此类问题提供了有力的数学框架，它能够表达系统的结构、动态行为以及约束条件。 在混合Petri网中，令牌表示系统的状态，而网上的转移则代表系统状态的变化。离散部分用来描述系统的逻辑控制，如开关操作或事件触发；连续部分则用于表示系统的动态行为，如流量、浓度等连续变量的演化。通过这种方式，混合Petri网可以捕捉到连续过程中的实时变化，同时考虑其内在的离散事件特性。 在线优化是指在实际运行过程中对系统进行实时调整以达到最优性能。在连续过程中，这可能涉及调整输入参数，如物料流速、温度、压力等，以最大化产量、降低成本或提高产品质量。混合Petri网模型可以集成到优化算法中，使得在考虑到系统动态特性和约束的同时，实现对过程的实时监控和控制。 文件"2007ZDH2007LWP000000363.pdf"可能是论文或报告的一部分，详细阐述了混合Petri网在连续过程建模与在线优化的具体应用案例和方法。它可能包含了理论分析、模型构建步骤、优化策略的描述，以及可能的实际应用效果和验证结果。通过对这份资料的深入学习，读者可以了解到如何利用混合Petri网进行过程建模，如何设计和实施在线优化策略，以及如何评估和改进过程性能。 混合Petri网提供了一种有效的方法来理解和控制复杂的连续过程，使得工程师和研究人员能够更好地理解和优化工业生产过程，提高效率，减少资源浪费，并确保系统的稳定性和安全性。通过研究《基于混合Petri网的连续过程建模与在线优化》，我们可以深化对连续过程动态特性的理解，掌握实用的建模和优化技术，从而推动工业自动化和智能化的发展。

Linux LVM逻辑卷配置过程详解 许多Linux使用者安装操作系统时都会遇到这样的困境：如何精确评估和分配各个硬盘分区的容量，如果当初评估不准确，一旦系统分区不够用时可能不得不备份、删除相关数据，甚至被迫重新规划分区并重装操作系统，以满足应用系统的需要。 LVM是Linux环境中对磁盘分区进行管理的一种机制，是建立在硬盘和分区之上、文件系统之下的一个逻辑层，可提高磁盘分区管理的灵活性。RHEL5默认安装的分区格式就是LVM逻辑卷的格式，需要注意的是/boot分区不能基于LVM创建，必须独立出来。 一.LVM原理 要想理解好LVM的原理，我们必须首先要掌握4个基本的逻辑卷概念。 ①PE　　(

阿克曼转向车辆运动学模型建立与Simulink仿真验证（附详细建模过程说明文档）,基于阿克曼转向的车辆运动学模型建立与Simulink仿真验证（版本为MATLAB Simulink 2018b）,基于阿克曼转向的车辆运动学模型 在simulink中建立车辆运动学模型，为路径规划奠定基础，能够更好的检验简化的运动学模型反映运动过程的准确性。 包括：1、simulink仿真验证(版本为2018b) 2、说明文档--详细的建模过程 ,基于阿克曼转向的车辆运动学模型; simulink仿真验证（2018b）; 建模过程说明文档。,阿克曼转向模型：基于Simulink的运动学仿真验证及详细建模流程说明

**CiscoWorks2000安装过程详解** CiscoWorks2000是一款由Cisco Systems推出的网络管理平台，它提供了全面的网络监控、故障诊断、配置管理以及性能优化等功能。对于网络管理员来说，熟悉并掌握CiscoWorks2000的安装过程至关重要，这将直接影响到网络运维的效率和系统的稳定性。下面，我们将详细讲解CiscoWorks2000的安装步骤。 1. **系统要求检查** 在安装前，首先要确保你的服务器满足CiscoWorks2000的硬件和软件需求。这包括但不限于操作系统版本（通常为Windows Server），足够的内存和硬盘空间，以及兼容的网络驱动程序。此外，系统应具备合适的Java运行环境和浏览器支持。 2. **下载与解压** 获取CiscoWorks2000的安装文件，通常是ISO格式或ZIP格式。如果下载的是ZIP文件，需要将其解压缩到一个指定的目录。确保解压后的文件夹不包含任何特殊字符，避免安装时出现兼容性问题。 3. **运行安装向导** 找到解压后的安装文件，通常为setup.exe或类似名称，双击启动安装向导。向导会引导你完成整个安装过程，你需要按照提示进行操作。 4. **接受许可协议** 在开始安装之前，会有一个许可协议页面，你需要仔细阅读并同意协议条款。 5. **选择安装类型** CiscoWorks2000通常提供两种安装选项：标准安装和自定义安装。标准安装会安装所有组件，适合初次使用者；自定义安装则允许用户根据实际需求选择组件，适用于已有特定需求的网络环境。 6. **选择安装位置** 安装向导会让你选择安装路径，建议选择非系统盘，以避免占用系统分区的空间并减少可能的系统冲突。 7. **配置数据库** CiscoWorks2000需要连接到数据库来存储网络设备信息。你可以选择内置的Oracle数据库或者连接到现有的外部数据库。如果是新建数据库，需要提供相应的数据库管理员凭证，并设置数据库名称和实例。 8. **配置网络服务** 根据你的网络环境，配置CiscoWorks2000的服务端口和IP地址。这包括HTTP、HTTPS、SNMP等服务的端口设置，以及DNS、DHCP等相关网络服务的配置。 9. **设置管理用户** 创建CiscoWorks2000的管理员账户，包括用户名、密码和角色。管理员账户用于登录并管理CiscoWorks2000平台。 10. **安装与启动** 确认所有设置无误后，点击“安装”开始安装过程。安装过程中可能会有几次重启，这是正常现象。安装完成后，通过设置的管理员账户登录CiscoWorks2000，开始使用。 11. **系统配置与优化** 安装完成后，你可能需要进一步配置CiscoWorks2000，如添加网络设备，设置告警通知，调整性能监控参数等，以使其更好地适应你的网络环境。 12. **更新与维护** 定期检查Cisco Systems的安全公告和软件更新，确保CiscoWorks2000保持最新的安全性和功能增强。 在安装过程中，如果遇到任何问题，可以查阅Cisco官方文档或联系技术支持获取帮助。了解并熟练执行这些步骤，能确保你顺利地部署CiscoWorks2000，从而有效地管理和监控你的网络。

comsol模型案例 石蜡加热熔化的多物理场耦合仿真基于COMSOL仿真平台，模拟了石蜡受热熔化后的温度场和流场的变化过程，本例设计了石蜡和金属导热结构，通过对金属的加热和导热，使得石蜡产生相变，发生熔化，且内部流场发生变化。 2200J 在COMSOL仿真平台的辅助下，进行了一项关于石蜡加热熔化的多物理场耦合的模型案例研究。该研究旨在模拟石蜡在热作用下温度场和流场的动态变化，通过设计特定的石蜡与金属导热结构，实现了对石蜡相变过程的详细观察。金属的加热及其导热性能的利用是关键，这一过程促使石蜡经历从固态到液态的相变，同时内部流场也发生了相应的变化。 多物理场耦合涉及温度场、流场等物理现象之间的相互作用和影响，这在自然界和工程实践中是常见而重要的。在此案例中，通过对石蜡加热熔化过程的模拟，研究者能够观察并分析在热能传递、物态变化和流体运动等多方面因素交互作用下的复杂现象。这对材料科学、热力学以及工程应用等领域具有重要的理论意义和实际应用价值。 模型案例的研究成果不仅局限于学术论文的发表，更能够为工业生产中的材料处理提供理论依据和技术支持。例如，关于石蜡的相变过程在电池制造、药物传递系统以及热能储存等方面都有潜在的应用价值。通过深入理解和精确模拟多物理场耦合过程，可以设计出更高效、更安全的材料处理系统，提高能源的使用效率，减少环境污染。 在具体的模型设计方面，研究者需要考虑石蜡和金属的热传导特性、物理结构设计、以及相变过程的动态变化等因素。通过精确控制加热温度、时间以及金属导热结构的设计，可以实现对石蜡熔化行为的精细调控，观察到流场中的温度分布、流速变化等现象，并分析这些变化与材料属性之间的关系。 此外，本次模型案例研究也体现了数据科学在仿真分析中的重要性。大量的数据需要通过高效的计算资源进行处理，大数据技术的应用使得从复杂多物理场模型中提取有价值的信息成为可能。因此，研究过程中不仅关注物理模型的建立和仿真计算，还需关注数据的收集、存储和分析方法。 文件压缩包中包含了多个文件，这些文件包括了模型案例的不同版本的描述文档、仿真结果的图片展示以及文本记录。这些资料不仅为模型案例提供了详实的背景说明和结果展示，也是进行科学研究和学术交流的重要资料。其中，包含.jpg格式的图片文件可能是石蜡加热熔化过程的可视化结果，有助于直观理解模拟过程；而.html和.txt格式的文件则可能是相关的研究报告或分析数据，便于研究人员查阅和进一步的学术交流。 通过对石蜡加热熔化过程的模拟，该模型案例研究丰富了多物理场耦合理论，并为相关技术的应用提供了科学的依据和方法论指导。同时，这也展现了仿真技术在现代科学研究中的重要地位，以及大数据技术在处理复杂科学研究问题中的应用潜力。

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