pytorch中的训练模型示例 PyTorch中的深度学习算法的一些实现。 排名-学习排名 排名网 前馈NN，最小化文档对交叉熵损失函数 训练模型 python ranking/RankNet.py --lr 0.001 --debug --standardize --debug打印参数规范和参数grad规范。 这可以评估是否存在梯度消失和梯度爆炸问题- --standardize可确保将输入缩放为平均值为0且标准差为1.0 NN结构：136-> 64-> 16-> 1，ReLU6作为激活函数 优化器 r 时代 损失（火车） 损失（评估） ndcg @ 10 ndcg @ 30 秒/纪元 因式分解 对/秒 亚当 0.001 25 0.63002 0.635508 0.41785 0.49337 312 损失函数 203739 亚当 0.001 50 0.6

matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset

MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

协作中继网络的功率分配和中断概率的优化

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具体的说是做配置管理的工具，只是SCM管理工具其中的一种。是RATIONAL公司开发的配置管理工具，类似于VSS，CVS的作用，但是功能比VSS，CVS强大的多，而且可以与WINDOWS资源管理器集成使用，并且还可以与很多开发工具集成在一起使用

第一步：确定电脑打开了CPU虚拟打开 第二步：下载和安装docker toolbox，默认安装即可 第三步：启动docker后在里面拉取Onlyoffice D

协作分集可以有多种分类方式，除了按照通信环境分，还可以按照网络结构分为双跳协作和多跳协作，双跳协作即从信源发出的信号经过一次协作即到达目的端。而多跳协作则是从信源发出的信号经过多个阶段的协作后才能到达目的端。按照多址方式或信道的正交方式，协作分集也可以分别在码分多址（CDMA）、时分多址（TDMA）和频分多址（FDMA）等模式下实现。此外，协作分集还可以按照是否要求精确的同步分为同步协作系统和异步协作系统等。 　　在这里，我们把协作分集按照信号处理方式分为放大转发模式（amplify-and-forward，AF）、检测转发模式（decode and-forward，DE）和编码协作模式（c

通过融合IMU惯性和UWB测距信息来对移动用户进行协作相对定位

根据云计算技术的特点和协作学习的优点,提出了基于云计算的协作教学模式。以计算机网络专业的大三学生参加全国大学生计算机设计大赛为例,运用百会云计算辅助教学平台,结合建构主义和协作学习的理论,搭建了基于云计算的“计算机设计大赛”协作学习模型。将该模型应用于“计算机设计大赛”的培训过程,对教学资源和教学过程进行整合,在百会平台上进行了具体的设计和实现。实践表明该模型具有智能性、拓展性、协同创新性等特点。