RabbitMQ实战 高效部署分布式消息队列 附带目录 高清完整版 PDF下载

matlab开发-多项式概率分布估计。矩量法多项式概率分布估计

提出了一种电力系统多区域分布式状态估计方法，各区域估计器利用其数据采集与监视控制系统提供的量测数据进行本地状态估计，并通过平均一致性算法获取全局信息进行系统级状态估计。建立了基于拉格朗日乘子法的状态估计模型并设计了基于一致性的全局信息交换协议，给出了多区域分布式状态估计算法的实现流程。通过IEEE 14节点和118节点系统中的仿真算例验证了所提方法的正确性和有效性，并就估计精度和计算效率与现有状态估计方法进行了比较。仿真结果表明分布式状态估计方法可有效提高集中式状态估计系统的计算效率及可靠性，适用于结构更加复杂、量测数据体量更大电网的状态估计。

CDSGD 这是基于共识的分布式随机梯度下降的占位符存储库。 有关更多详细信息，请参阅论文：姜占宏，阿迪亚·巴鲁，金美·黑德，苏米克·萨卡 用法 python main.py -m CNN -b 512 -ep 200 -d cifar10 -n 5 -cp 1 -g 3 CDSGD -m是模型名称，它是CNN，FCN和Big_CNN； -b批处理大小； -ep是时代； -d是数据集； -n是否。 代理商； -cp是通信周期； -g是您要使用的GPU。 假设您有4个GPU，然后选择要使用的GPU。 然后终于要进行的实验了。 SGD，CDSGD，EASGD，CDMSGD，MSGD，FASGD等 执照 BSD

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BigDL：基于Apache Spark的分布式深度学习 什么是BigDL？ 是Apache Spark的分布式深度学习库； 借助BigDL，用户可以将其深度学习应用程序编写为标准Spark程序，这些程序可以直接在现有Spark或Hadoop集群之上运行。 为了轻松构建Spark和BigDL应用程序，提供了一个高级 ，用于端到端分析+ AI管道。 丰富的深度学习支持。 以为模型，BigDL为深度学习提供了全面的支持，包括数值计算（通过 ）和高级； 此外，用户可以使用BigDL将预先训练的或模型加载到Spark程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL在每个Spark任务中使用 /

matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布 在许多应用领域中，用户可以完全控制照明，并可以调整其光谱功率分布。 在那些情况下，光谱上最佳的光可以加重图像中的特征，从而改善图像分类任务。 在该项目中，我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。 无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的，可物理实现的光源光谱。 监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中，并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。 如果您使用这些工具，请引用 @inproceedings{Blasinski_2017_CVPR, author = {Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian}, title = {Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (C

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