1- 确定性方法使用 (1) 内点算法，(2) 顺序二次规划：SQP 和 (3) 基于非线性优化的求解器优化，如 Levenberg-Marquardt 算法。 2- 用户可以根据每个盆地定义初始（起点）点，在“Initial_Param.txt”文件中： 3- Bounds of parameters（GR4J模型的4个参数）可以在“Bounds_Param.txt”文件中修改 4-显示 Nash 和 RMSE 值

函数 [Material_State2,D_crco]=Fixed_Crack_Model(Material,Material_State,e) 输入： -------- 材料：包含材料属性 Material.E（弹性模量）的变量， Material.v（泊松比）、Material.f_t（抗拉强度）、Material.g_f（断裂能除以单元尺寸）和 Material.beta（剪切保持因子） Material_State：包含先前增量或迭代的材料状态变量的历史变量。 它包括 Material_State.s（应力向量）、Material_State.e（应变向量）和 Material.e_cr_l（裂纹应变向量）、Material.e_cr_n_max（最大达到正常裂纹应变）和 Material.theta（垂直于裂纹的角度） 这些历史变量的初始值应该为零，除了 theta 它是

使用 EM 算法的 Gamma 混合模型估计。 此代码使用 EM 算法估计遵循 Gamma 分布的有限混合模型的分量。 作者：贡萨洛·维加斯·桑切斯-费雷罗 - - 如何使用它 - - - 语法：[w, alpha, beta] = GMMestimator(y,nl,maxIter,tol_error,flag_pinta,w_0,alpha_0,beta_0) 输入： y - 样本向量nl - 混合成分的数量。 maxIter - 最大迭代次数tol_error - 收敛假设的容差flag_pinta - 显示拟合演变的标志w_0 = 初始权重大小 (1 x nl)。 它们的总和应为 1。（可选） alpha_0 = 每个 Gamma 分量的初始 alpha 参数（大小：1 x nl）（可选） beta_0 = 每个 Gamma 分量的初始 beta 参数（大小：1 x nl）（可

该模型为哈工大 ELMo zhs_model 模型下载

第四章 根据比赛任务设计算法 根据比赛任务，可分析得出完成任务的基本步骤，本演示程序中设计的搬运 任务是把五个不同颜色的色块随机放在场地图中的 A、B、C、E 和 G 处。算法 的整体设计思想是先把 A、B、C 三个点处的物块搬到起点到中心的直线上排列 好，然后将第四个直接送到对应的放置地点，再用相同的方法将起点直线上的三 个物块放到对应的地点，最后再把处于灰色地带的第五个物块搬到对应地点。 本搬运算法的具体实现的步骤如下： （1）机器人从起点循线到中心交叉路口处，为方便描述记为 O 点； （2）在 O 点左转 90 度后继续循线，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时， 即判断到达 A 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （3）循线到 O 点右转 90 度，开启定时器，定时循线到接近起点处，后退 几步放下第一个物块，再原地掉头； （4）循线到 O 点左转 45 度，当 4 个 QTI 传感器全部检测到白色时，即判 断到达 B 点，机器人原地掉头，带着物块离开； （5）循线到 O 点右转 45 度，开启定时器，与上一个物块作一定的时间间 隔，定时循线，后退几步放下第二个物块，再原地掉头； （6）直接循线到达 C 点，到达 O 点后，开启定时器继续前进，与上一个物 块作一定的时间间隔，定时循线，后退几步放下第三个物块，再原地掉头； （7）再次循线到达 O 点，原地右转 90 度，循线来到 E 点，当 4 个 QTI 传 感器全部检测到白色时，开启颜色传感器识别物块颜色。 若物块是蓝色，则直行直接循线到物块放置处，放下物块后退几步再原地掉 头，继续循线到中心点 O 处，左转 90 度； 若物块是黄色，则原地掉头，循线到 O 点后继续直行，一直到达物块放置处， 放下物块后退几步再原地掉头，继续循线到中心点 O 处，右转 90 度； 若物块是白色，则原地掉头，循线到 O 点后右转 45 度，到达物块放置处，

从谷歌云盘上下载的mvpose中的backend/tf_cpn/log/model_dump。

mvpose里的CamStyle model.。

逐步回归法matlab代码 写在前面 本文源于百度AI平台飞桨学院《》课程中我自己的心得和理解。 本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。 模型构建基本流程 飞桨的模型覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景，所有场景的代码结构完全一致，如所示。 图1. 使用飞桨框架构建神经网络过程 飞桨重写房价预测模型 数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。 #加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.dygraph as dygraph from paddle.fluid.dygraph import Linear import numpy as np 1. 数据处理 数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。数据处理的代码不依赖paddle框架实现，使用numpy库即可。 对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~

USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN、IMDN 的训练和测试代码 瑞士苏黎世联邦理工学院 新闻 (2021-06-03) : 增加人脸图像增强的测试代码： 新闻 (2021-05-13) : 添加。 新闻（2021-05-12） ：支持分布式训练，另见 。 新闻 (2021-01) : 盲人实像超分辨率将加入。 欢迎拉取请求！ 更正（2020-10） ：如果您使用多个 GPU 进行 GAN 训练，请删除或注释以启用DataParallel进行快速训练 新闻 (2020-10) : 添加来计算感受野。 新闻（2020-8） ： deep plug-and-play image restoration toolbox在cszn/DPIR发布。 提示 (2020-8) : 使用它可以避免out of memory问题。 新闻

文献资料 关于C4模型 创建C4模型是为了帮助软件开发团队在前期设计会议期间以及回顾性地记录现有代码库时描述和交流软件体系结构。 这是一种以各种细节级别创建代码映射的方法，就像您使用Google Maps之类的工具来放大或缩小您感兴趣的区域一样。 C4模型由Simon Brown理想化，其文档可在。 关于这个项目 该项目的元素是为绘图软件开发的，并且基于C4模型来可视化软件体系结构。 如何使用元素 下载此项目的最新版本。 在浏览器或桌面上安装的应用中打开 打开应用程序后，单击“文件”，然后单击“打开库”。 转到保存发行版的文件夹，然后选择文件Library C4 Model.xml，您就完成了！ 可用元素 中的所有可用元素。 积分和有趣的工具 ：用于在示例图中生成随机名称 ：用于生成英语文档