西门子OM650过程控制与管理系统

Author(s): Louis Scheffer (ed.), Luciano Lavagno (ed.), Grant Martin (ed.) Publisher: Taylor & Francis Language: English Year: 2006

介绍 纪律 在此处填写您的学科名称 实验室 在此处填写您的实验室名称 实验 在此处填写您的实验名称和编号 关于实验 在此处填写此实验的简要说明 开发商名称 在此处填写实验所有者的姓名 研究所 电子邮件ID 部门 贡献者名单 序号 姓名 学院或学生 部门 研究所 电子邮件ID 1个 。 。 。 。 。 2个 。 。 。 。 。

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我的文章《Java学习笔记第12期——Java流程控制Part4》配套笔记文件 文章地址：https://blog.csdn.net/lbwnbnbnbn/article/details/115283249

具有潜在高斯过程先验（LGPP）的Raven渐进矩阵完成 这是论文“具有潜在高斯过程先验的Raven渐进矩阵完成”的代码。 依存关系 PyTorch == 1.4 pyyaml == 5.3 枕头== 7.0.0 numpy的= = 1.18.1 六个== 1.14.0 Python版本3.7.6 数据集 构建面和圆数据集： ./build_datasets.sh 训练 特定数据集的训练模型（例如，具有5000个训练样本的三角形实例化多边形数据集） python train.py --exp_name triangle_5000 --gpu 0 --dataset triangle_5000 参数--exp_name是您的自定义实验的名称和--dataset是在训练阶段中使用的数据集。 实验 用MSE分数估算模型 python test.py --exp_name trian

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