1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

（本资源完全免费） 2021年版北京科技大学计通学院数字逻辑全部实验，内容如下 1.流水灯 2.加法器 3.滚动学号 4.状态机 5.体重秤 6.大实验：流水线+电梯 包含全部代码，以及相关资料和参考报告 以上内容仅供参考，希望学弟学妹们能够从大学中收获自己想要的

《北京交通大学高级程序设计与计算思维训练》是针对计算机科学教育和编程能力提升的一个重要资源集合，涵盖了多种算法和逻辑思维挑战。这个资料包旨在帮助学生深入理解和掌握高级程序设计技巧，同时锻炼他们的计算思维能力。 一、计算思维训练 计算思维是解决问题和设计系统时所采用的一种抽象和问题解决的方法，是计算机科学的核心概念之一。它包括分解问题、模式识别、抽象化和算法设计等关键步骤。通过这些训练题目，学生可以学习如何将复杂问题拆解为可处理的小部分，构建模型并设计有效的解决方案。 二、高级程序设计 高级程序设计不仅涉及编程语言的语法和语义，更注重高效和优雅的代码编写。在“高级程序设计—计算思维训练—大作业”中，学生可能遇到各种编程挑战，如使用数据结构（如栈、队列、树、图）解决实际问题，以及运用递归、动态规划等算法设计方法。这些练习有助于提高学生的编程技巧，使他们能处理更大规模和更复杂的软件项目。 三、巅峰日 "巅峰日"可能是指寻找一个序列中的最大连续子序列和，这是动态规划的一个典型应用。在解决这类问题时，学生需要理解状态转移方程，并能构造合适的算法来找到最优解，这有助于提升他们在实际编程中的分析和编程能力。 四、魔法数 "魔法数"可能是指一类具有特定性质的数字，例如在某些编程竞赛中可能出现的数字游戏或者数学谜题。这类问题通常需要深入理解数字的性质，结合数学知识和编程技巧，设计算法求解。 五、最小差元素(SPJ) "最小差元素"可能是指在一个数组中找出两个数，使它们之间的差值最小。这涉及到数组遍历和比较，优化搜索策略，如二分查找或排序，以提高效率。这类问题有助于培养学生的算法思维和数据结构运用能力。 六、搭积木 "搭积木"可能是一个关于几何和空间结构的问题，可能需要编程解决三维空间中的排列和组合问题。解决此类问题需要对空间想象能力和逻辑推理有较高要求，同时也涉及到数据结构如堆栈、队列的运用。 七、电梯II "电梯II"可能是指模拟多部电梯在摩天大楼中的调度问题，涉及到优先级队列、状态机等概念。这需要学生理解并发控制和资源分配的策略，对于理解和实现复杂系统有极大的帮助。 北京交通大学的这个资料包提供了丰富的编程与计算思维实践题目，涵盖了教育和考试中常见的编程挑战，是提升学生程序设计能力和计算思维能力的宝贵资源。通过这些训练，学生不仅可以掌握编程语言，还能锻炼到问题解决、算法设计和抽象思维等核心计算机科学素养。

设计警戒雷达（机械扫描）系统参数，要求对RCS=2平方米飞机作用距离不少于210km，距离分辨率优于100m，方位分辨率优于8°，工作频率选L、S 波段都可以，工作频率范围≥200MHz，设计以下参数工作频率（fc）、信号带宽（B）、脉冲宽度、脉冲触发间隔（PRI）、发射功率、天线增益、方位波束宽度、俯仰波束宽度、接收机噪声系数、中心频率（IF）、中频信号采样率、基带数据采样率、积累脉冲数、检测因子。

什是ERP系统？ 很多人都说做电商行业一定要学会ERP系统，但是对于我们大多数人来说并不知道是做什么的，也不知道如何使用。其实ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning )的简称，是一个软件。 这里面你可以看到你店铺的一些数据，订单同步，产品管理，数据分析，包括上架新产品等等。可以更直观的了解你的店铺，还有一些常用的基础流程，比如你想上架新活动，想看看每天的浏览量，或者是截止目前的收入等等，都可以帮助我们更好的了解店铺。 是辅助我们运营店铺一个很好的工具 当然不同的ERP系统的功能也都不一样，所以建议大家在选择的时候可以先试用一下，这里也给大家找了2款供参 1、芒果店长ERP 这里面的功能挺多的，也比较实用，里面的条目我觉得比较清晰好找，稳定性还可以。但是可以批量修改的内容少，也算比较耗时了。 2、客优云ERP 虾皮shopee官方合作的软件，里面的功能比较全，价格是1999一年，如果是平时用的功能比较多的话还是可以看看的。 我是枝枝~不定期分享免费干货，如果对你有帮助，记得关注点赞哦！

标题 "Community-Data:北京、上海、深圳、广州各城市小区数据" 提供了一个关于城市社区数据集的信息，这个数据集包含的是四个中国一线城市——北京、上海、深圳和广州的小区详细信息。这类数据通常对研究城市规划、房地产市场、人口分布、社会经济状况等领域非常有价值。 描述中提到的 "在线访问地址：" 暗示了这个数据集是可以通过互联网获取的，可能是一个公开的数据仓库或者网站，方便研究人员、政策制定者和公众进行数据分析和探索。这样的开放数据源有助于推动透明度和数据驱动的决策。 由于没有具体的标签信息，我们无法得知数据集的具体字段和分类，但根据标题，我们可以推测数据可能包括以下关键信息： 1. **小区名称**：每个小区的唯一标识。 2. **城市**：小区所在的四个城市之一（北京、上海、深圳、广州）。 3. **区县**：小区在所在城市的行政区域。 4. **地理位置**：经纬度坐标，用于地理定位。 5. **建筑面积**：小区总建筑面积，可能包括住宅、商业和其他设施。 6. **户数**：小区内的住宅单元数量。 7. **人口**：居住在小区内的居民人数。 8. **平均房价**或**价格范围**：小区内房屋的平均售价或租金水平。 9. **配套设施**：如学校、医院、公园、购物中心等周边设施的存在和距离。 10. **交通情况**：公共交通线路、地铁站、公交站等信息。 11. **建成年份**：小区的建设年代。 12. **开发商**和**物业管理公司**：负责小区建设和管理的公司。 13. **户型**：小区内不同类型的住宅单元（如一室、两室、三室等）的数量。 这些数据可以被用于多个分析目的，例如： 1. **房地产市场分析**：通过比较不同城市或同一城市不同区域的房价、户数和人口，可以评估房地产市场的健康状况和投资潜力。 2. **城市规划**：了解人口密度和配套设施分布，有助于规划新的住宅区、公共设施和交通网络。 3. **社会研究**：分析小区的人口结构、收入水平，可以揭示城市的社会经济特征。 4. **商业选址**：企业可以根据小区的人口、消费能力和交通便利性来决定开店位置。 5. **政策制定**：政府可以依据这些数据调整住房政策，优化公共服务布局，改善居民生活质量。 由于文件名为 "Community-Data-master"，这可能是一个包含主数据文件和其他相关资源（如文档、代码或示例分析）的项目目录。若要深入探究这些数据，需要下载并解压文件，查看数据格式（可能是CSV、JSON或其他结构化格式），并利用数据分析工具（如Python的Pandas库、Excel或SQL）进行处理和分析。

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