最新版本-西南交通大学-云计算与并行技术-戴林朋-作业1

我觉得借鉴和学习可以，如果只是复制张贴完全没有必要

在深度学习领域，吴恩达是一位备受推崇的大师，他的深度学习课程深受广大学习者喜爱。这个压缩包文件是他在课程中的第三周作业所使用的依赖包，主要涉及到的知识点包括Python编程、深度学习的基本概念以及可能用到的特定库。 Python是实现深度学习的基础语言，它以其简洁的语法和丰富的第三方库而被广泛采用。在这个作业中，我们有两个Python文件：`testCases_v2.py` 和 `planar_utils.py`。`testCases_v2.py` 文件通常包含一系列测试用例，用于验证代码功能的正确性。在深度学习中，测试用例是必不可少的，它们帮助开发者确保模型能够按预期工作，尤其是在训练和优化算法时。 `planar_utils.py` 文件可能包含了处理二维数据（"planar"暗示了二维空间）的工具函数。这些工具可能包括数据预处理、绘制二维数据分布图、计算损失函数或者实现某些特定的激活函数等。在深度学习中，数据预处理是关键步骤，它包括标准化、归一化等操作，以提高模型的训练效果。 从标签"deeplearning"我们可以推测，这个作业可能会涉及神经网络的构建和训练。在深度学习中，神经网络是由多层节点（神经元）组成的，每个节点通过权重与前一层的节点相连。学习过程就是通过反向传播算法调整这些权重，以最小化预测结果与实际结果之间的差距。 吴恩达的课程可能使用了诸如TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架。这些框架提供了一种高效的方式来构建和优化神经网络，同时简化了梯度计算和反向传播的过程。虽然具体依赖包没有明确列出，但可以假设作业可能需要理解这些框架的基本使用，如定义模型、损失函数、优化器以及训练循环。 在完成这周的作业时，学生需要理解以下核心概念： 1. 神经网络架构：包括输入层、隐藏层和输出层，以及各种类型的神经元（如全连接层、卷积层等）。 2. 激活函数：如sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等，它们为神经网络引入非线性。 3. 损失函数：如均方误差（MSE）、交叉熵等，衡量模型预测与真实值的差异。 4. 优化算法：如梯度下降、动量优化、Adam等，用于更新模型权重。 5. 训练过程：包括前向传播、反向传播、权重更新等步骤。 这个压缩包提供的资源对于深入理解和实践吴恩达深度学习课程的第三周内容至关重要。通过解决这些作业，学习者将能够巩固他们对深度学习基础的理解，并为后续更复杂的任务打下坚实基础。如果你遇到任何问题，可以参考链接到的博客文章以获取更多帮助。

在吴恩达的深度学习课程中，第二课主要聚焦于改善深层神经网络的性能，而第三周的主题则是超参数调试和Batch Normalization（批量归一化）。这两个概念在深度学习模型训练过程中至关重要，它们能够显著提升模型的收敛速度和泛化能力。 超参数调试是机器学习和深度学习中的一个重要环节，它涉及到对模型结构和训练过程中的各种参数进行调整，以找到最优的模型配置。超参数包括学习率、批次大小、网络层数、节点数、正则化强度等。通过网格搜索、随机搜索或基于梯度的优化方法，我们可以找到一组超参数，使得模型在验证集上的表现最佳，防止过拟合或者欠拟合的情况发生。例如，一个合理的学习率可以帮助模型更快地收敛到全局最优解，而合适的正则化参数可以避免模型过于复杂，提高泛化性能。 Batch Normalization是一种常用的神经网络层，用于加速训练并改进模型的稳定性和泛化能力。它在每一层的激活函数之前或之后（通常是在全连接层之后，卷积层之前）对每一批次的数据进行归一化处理。Batch Norm的主要步骤包括： 1. 计算批次内的均值和方差，这有助于消除内部协变量位移，使得每一层的输入保持相对稳定的分布。 2. 将数据归一化到均值为0，标准差为1的分布，这样可以减少梯度消失和梯度爆炸的问题。 3. 添加可学习的尺度γ和偏置β参数，允许模型在训练过程中学习到合适的归一化系数，从而保留一部分特征信息。 在编程作业中，学生通常会被要求实现这些概念，并通过实际操作理解它们如何影响模型的训练。这可能包括编写代码来计算和应用超参数，以及实现Batch Norm层。通过实践，学生能够更好地理解超参数调试的重要性，以及Batch Norm在神经网络中的作用。 掌握超参数调试和Batch Normalization是深度学习工程师必备的技能之一。在吴恩达的课程中，通过理论讲解和实际编程作业，学生可以深入理解这些概念，并应用于实际项目，从而提升模型的性能。

本文档是学堂在线《应对气候变化的中国视角》课后作业的答案汇总。截至2025年8月，本文档包含该课后作业的所有题目。如有遗漏，欢迎补充。

-MATLAB_北京理工大学数值分析《数值计算方法》丁丽娟-数值实验作业（MATLAB）和课后作业.zip

这个程序主要是作为作者的练习和帮助完成课程而编写的。 自从学习了 MATLAB 2 周以来，我受到了构建 Pourbaix 和 Tafel 图所需的重复计算的启发。 该程序接受用户输入，这些值（如离子浓度、delta G、pH）应在使用程序之前提供给用户。 不幸的是，如果用户没有某些值，则他们必须找到适合提示的值，否则该程序可能无法使用。 由于我对 MATLAB 非常陌生，我不确定如何使这个程序达到最佳状态，但我将主要致力于改进程序以处理许多离子种类。 普贝图是可以描绘出经历腐蚀的物种的图——具体来说，我们能够确定 pH 值和电池电压的区域，使金属变得贵重、具有保护性钝化层或将腐蚀成离子物种并导致质量损失。 Tafel 图是向我们展示电化学React的电压如何相对于电流溶解常数的对数变化的图。 然后我们可以计算将导致渗透到金属中的临界电流溶解和电压。 该程序将计算这些提供正确的值。

在数字信号处理领域，语音识别技术的研究是当前极为活跃的课题，尤其在人机交互、手持设备以及智能家电等领域展现出广阔的应用前景。语音信号参数分析是语音信号处理的基础，它包括时域、频域及倒谱域等分析。本文探讨了语音信号在时域和频域内的参数分析，并在MATLAB环境下实现了基于DTW（动态时间规整）算法的特定人孤立词语音信号识别。 时域分析是一种直观且应用广泛的语音信号分析方法，它能帮助我们获取语音信号的基本参数，并对语音信号进行分割、预处理和大分类等。时域分析的特点包括直观性、实现简单、运算量少、可以得到重要参数以及通用设备易于实现。短时能量分析和短时过零率分析是时域分析中的重要组成部分。短时能量分析能有效区分清音段和浊音段，区分声母与韵母的分界，无声与有声的分界以及连字的分界。短时过零率分析主要用于端点侦测，特别是估计清音的起始位置和结束位置。 频域分析中，短时傅立叶变换（STFT）是一种分析语音信号时频特性的有效工具。STFT通过在短时间窗口内对语音信号进行傅立叶变换，可以及时跟踪信号的频谱变化，获得其在不同时间点的频谱特性。STFT的时间分辨率和频率分辨率是相互矛盾的，通常采用汉明窗来平衡这一矛盾。长窗可以提供较高的频率分辨率但较低的时间分辨率，反之短窗则高时间分辨率而低频率分辨率。 动态时间规整（DTW）算法是语音识别中最早出现的、较为经典的一种算法。该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的问题，非常适合处理特定人孤立词的语音识别。MATLAB作为一种高效的数值计算和可视化工具，为语音信号的分析和语音识别提供了良好的操作环境。在MATLAB环境下，不仅能够进行语音信号的参数分析，还能有效实现基于DTW算法的语音信号识别。 在语音信号处理中，只有通过精确的参数分析，才能建立高效的语音通信、准确的语音合成库以及用于语音识别的模板和知识库。语音信号参数分析的准确性和精度直接影响到语音合成的音质和语音识别的准确率。因此，语音信号参数分析对于整个语音信号处理研究来说意义重大。 随着技术的发展，语音识别技术有望成为一种重要的人机交互手段，甚至在一定程度上取代传统的输入设备。在个人计算机上的文字录入和操作控制、手持式PDA、智能家电以及工业现场控制等应用场合，语音识别技术都将发挥其重要作用。语音信号的处理和分析不仅能够推动语音识别技术的发展，也能够为相关领域带来创新与变革。 本文通过MATLAB平台对语音信号时域、频域参数进行了详尽分析，并成功实现了特定人孤立词语音识别的DTW算法。研究成果不仅展示了DTW算法在语音识别领域的应用效果，同时也验证了MATLAB在处理复杂数字信号中的强大功能和应用潜力。本文的内容和结论对从事语音信号处理与识别研究的科研人员和技术开发者具有重要的参考价值。未来的研究可以进一步拓展到非特定人语音识别、连续语音识别以及多语言环境下的语音识别等问题，以提升语音识别技术的普适性和准确性。此外，随着人工智能技术的不断进步，结合机器学习、深度学习等先进技术，有望进一步提高语音识别的智能化和自动化水平。

DynamicsCrm-CustomJobs 版本：3.2.1.1 一个非常强大的 CRM 解决方案，提供了多种选项来控制 CRM 中的调度作业。 特征 行动 操作或工作流 操作将输入参数作为 JSON 成功时删除作业的选项 故障动作 包括最大重试次数 重试时间表 失败和重试到期操作 目标 单个目标或多个目标 对于多个目标 使用 GUI 指定过滤器支持分页 支持分页 计时器 定义执行倒计时 考虑工作时间的选项 经常性工作 支持1分钟粒度 支持“本月的第 n 天”模式 支持排除 可以定义日期范围 可以定义天、月等。 可以对排除项进行分组以便于参考 平台 集成到 CRM 视窗服务 很快：Azure WebJob 支持日志记录，包括每次执行操作的异常详细信息 故障恢复的应急过程 指导 在通用或通用配置表中设置参数值 在自定义作业引擎实体中创建记录 “服务”平台不需要 “启动发动机”

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/e5a15bf692de 本项目是一个基于Python语言开发的自动组卷评卷考试系统，旨在实现自动组卷、考生答题、自动阅卷评分等功能。系统从题库中随机抽取试题组成试卷（满分100分），提供考生考试答题操作界面，并实现自动阅卷评分。项目已完成考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计等功能。 姓名：刘文晨 学号：2018080901006 学院：计算机科学与工程学院 前端：实现登录和注册功能，核验考生身份。身份正确时进入考试界面，否则需重新输入。考试界面随机分配考题，考生答题后即时判卷打分，完成所有题目后显示总分（85分及以上为合格，否则为不合格）。考试开始后自动计时，超时自动结束考试并统计分数，同时播放音乐。 后端：采用文件读写方式存储信息和题库，便于部署。完成考生身份核验、题库自动组卷，并按前端需求传递数据。 操作系统：Windows 10 编程语言：Python 3.8 文件目录需完整拖拽至本机，所有文件读写会自动检测当前目录。 运行FrontEnd.py启动系统。 测试账号包括管理员账号admin（密码123456）、测试账号test1和test2（密码与账号相同），以及调试用的空账号（无需密码，直接登录）。 界面操作：选择选项后，选项右侧文本框显示当前选项，按确认键完成答题。若答案正确，左上角分数会更新。