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应用随机过程概率模型(罗斯著 龚光鲁译)Introduction to Probability
Models
(Ross))
全网最好最新的应用随机过程资源。中文为高清扫描版、英文为文字版。
2022-01-04 22:01:59
98.33MB
应用随机过程
Probability
1
energy
models
.rar
Md0003模型——用于计算中央空调冷机能效 Md0005模型——用于计算水泵能效 Md0006模型——用于计算屋顶光伏发电功率 Md0007模型——用于计算空间的热负荷 Md0009模型——用于实现空调冷水机组运行参数的最优化配置,提升空调能效 Md0010模型——用于计算浸入式电极锅炉的功率
2022-01-04 14:02:23
27KB
能源模型
1
segmentation_
models
:具有预训练主干的细分模型。 Keras和TensorFlow Keras-源码
segmentation_
models
:具有预训练主干的细分模型。 Keras和TensorFlow Keras
2021-12-30 09:27:45
1.64MB
tensorflow
keras
segmentation
densenet
1
Roc-curve-of-six-
models
.html
本篇文章针对"logistics", "knn","gbm","gbdt","randomforest","xgboost"算法模型的建模,十折交叉验证、以及ROC曲线分析
2021-12-28 22:04:54
1021KB
html
1
models
.rar
包含glb和gltf样例文件
2021-12-24 15:41:32
9.87MB
glb
gltf
1
LOSS
MODELS
: FROM DATA TO DECISIONS
北美精算SOA(Society of Actuaries ) examC(exam STAM)考试参考用书
2021-12-24 14:16:40
7.1MB
SOA
精算
1
ghostnet.pytorch:ImageNet上73.6%的GhostNet 1.0x预训练模型-源码
GhostNet的PyTorch实施 如GhostNet中所述重现GhostNet架构的由Kai Han,Yunhe Wang,祁天,郭建元,徐纯景,关于框架的ILSVRC2012基准。 预训练模型 建筑学 # 参数 MFLOPs 前1名/前5名准确性(%) 5.181百万 140.77 73.636 / 91.228 from ghostnet import ghostnet net = ghostnet () net . load_state_dict ( torch . load ( 'pretrained/ghostnet_1x-9c40f966.pth' )) 培训策略 8个GPU上的批处理大小为1024 初学率0.4 重量衰减0.00004 辍学率0.2 BN重量无衰减 我们将上述设置保持不变,并使用以下不同的训练技术进行实验,以进行消融和繁殖。 在预热阶段,学
2021-12-24 09:17:57
18.68MB
pytorch
imagenet
pretrained-models
reproduction
1
非参数和半参数模型(Wolfgang K. Hardle)Nonparametric and Semiparametric
Models
(Wolfgang K. Hardle)
本书旨在介绍适用于平滑技术的统计和数学原理。
2021-12-23 22:30:11
1.18MB
数学
1
pytorch 加载(.pth)格式的模型实例
有一些非常流行的网络如 resnet、squeezenet、densenet等在pytorch里面都有,包括网络结构和训练好的模型。 pytorch自带模型网址:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-
models
/ 按官网加载预训练好的模型: import torchvision.
models
as
models
# pretrained=True就可以使用预训练的模型 resnet18 =
models
.resnet18(pretrained=True) print(resnet18) 报错如
2021-12-23 22:25:54
104KB
c
models
OR
1
体育场行人疏散过程的新型动态元胞自动机模型
本文利用元胞自动机模型研究了有障碍或无障碍体育场的人行疏散问题。我们给出了一个多主体个体决策框架,其中每个行人(称为主体)的行动方向取决于主体到出口的距离,主体和障碍物在视野内的数量和密度。代理人。与现有结果不同,我们将体育场内的所有行人分为四类:青年男性,青年女性,老年男性和老年女性。在疏散过程中,影响每类代理之间的个体决策的权重是不同的。在模拟中,我们考虑两种情况:(I)两个出口均未堵塞,(II)两个出口之一完全堵塞。在这两种情况下,都模拟了两个典型的场景:(a)没有障碍物,并且代理商是随机分布的;(b)有障碍物并且代理商被定期放置。此外,我们进一步分析了出口宽度对疏散效率的影响。该模拟可以精确地再现实际的行人疏散过程。因此,所提出的方法可能对评估公共建筑设计很有用。
2021-12-22 20:48:59
256KB
Adaptation
models;
Automata;
Buildings;
1
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