统计补充材料 我已发表和正在进行的工作的统计补充材料代码。

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主要介绍了python解析多层json操作,结合实例形式分析了Python针对多层json文件的读取、解析、修改、保存等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

毕业论文-源代码- 多层办公楼建筑结构(设计图纸、任务书、开题报告、外文翻译)论文字数：20988字.zip

MATLAB中实现图像分解和重构的命令主要有dwt2(idwt2)和 wavedec2( waverec2)。其中，进行一层小波分解的命令为dwt2，对应的小波重构命令为idwt2；进行多层分解的命令为wavedec2，对应的重构命令为 wavered2。

多层小波分解： [A,L]=wavedec(X,N，’wname’) [A,L]=wavedec(X,N,H,G) 其中：A ：各层分量， L：各层分量长度 N：分解层数 X：输入信号。 wname：小波基名称 H：低通滤波器 G：高通滤波器

CIFAR_MLP_Pytorch_Lightning 使用Pytorch照明库对多层感知器（MLP）神经网络进行了训练。 CIFAR数据集用于对神经网络进行分类。 进行不同的实验并观察结果。 实验类型和网络验证准确性如下： 版本1：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：512 Optim：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4706 版本2：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD Sigmoid Val_Acc：0.4626 版本3：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：SGD RELU Val_Acc：0.5089 版本4：B_SIze：32 H_Layers：1 H神经元：1512优化：ADAM RELU Val_Acc：0.5114 版本5：B_SIze：32 H_Layers：1 H

SQL多层BOM展开实用代码

本文来自于jianshu，文章介绍了神经网络的搭建并训练，构造评估对象，用测试集做评估的相关内容。Deeplearning4j是一个java编写的深度学习商业框架，可以通过他们提供的API快速搭建出神经网络。根据官网的下载的demo中的MLPClassiferLinear(多层感知线性分类器)，训练Titanic数据，求生存分析。MLPClassiferLinearidea中该类所在的位置Titanic数据，数据集来自kaggle训练集：泰坦尼克数据测试集：泰坦尼克数据然后依葫芦画瓢，照着MLP的样子打代码。神经网络参数一开始时设置神经网络的参数，根据官网介绍这些参数设置和最终训练的结果有比较