步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今，著名的机器学习框架（例如Tensorflow）通常提供“基于梯度”的优化器（GradientDescent，AdaGrad），该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器，它采用了“多批L-BFGS”算法（一种基于准牛顿算法的变体），我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现，并定义了一种用于梯度计算的拟新方法，该方法结合了二阶信息，其执行方式比默认优化器更好。 此外，我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20％。

母猪批次管理技术方案 母猪批次管理技术方案

vs项目，代码难度并不是很高，使用TensorFlow原生的代码，不过是本人毕设的一套代码，读取文件夹的文件的图片为批次，然后使用批次调用深度残差网络进行训练，并进行保存。压缩包里包含了测试代码，因为本人的是文字识别所以用到了的预处理是关于文字的，样本集在我其他链接里。欢迎测试！

基于web的青霉素模拟生产过程10批次数据，用于软测量建模，在线预测

matlab如何敲代码自述文件-在线立体摄像机校准 如何运行校准代码？ GTSAM设置说明如下。 编译之后，转到build/examples文件夹并运行StereoSelfCalibrationAPI 。 该脚本需要一个实验名称，一个实验ID和一个模式参数，这些参数可以是“ rot”（仅针对外部旋转优化）或“ pose”（针对完整的外部姿势优化）。 这将使用该名称创建一个文件夹，并带有ID指定的结果。 例如： ./StereoSelfCalibrationAPI trial_exp 1 rot 上面的命令将创建一个包含2个文件的trial_exp文件夹。 error_1.txt ，其中包含7行。 前6个是外部物体的校准误差（分别是偏航，俯仰，侧倾，x，y，z），最后一个是从每个姿势看到的特征的平均值。 result_1.txt ，其中包含最后一帧的6个估计的外部参数值（分别为偏航，俯仰，侧倾，x，y，z）。 默认情况下，将从文件夹中获取校准数据。 所有这些文件都是以弧度/米为单位的姿势（以偏航，俯仰，倾斜，滚动，x，y，z顺序）或以米为单位的界标（以x，y，z顺序）的空间分隔值。 共有

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