当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

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.Net Core2.1三层架构，使用SqlSugar对SqlServer数据进行数据交互，实现增、删、改、查

基于人工神经网络(ANN)技术,采用MATLAB作为开发平台,建立了激光熔覆参数与熔覆层特征及性能之间的关系模型。模型以激光功率、扫描速度、光斑直径、涂层成分配比作为输入参数,以熔覆层硬度、熔覆层宽度和高度作为输出参数,对熔覆层的特征与性能进行了预测。结果表明,该模型的平均误差较小,网络训练后检验精度较高,具有较好的预测能力。该模型能够用于预测铝合金表面激光熔覆层的特征与性能。

之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下： model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpus).to

基于STM32楼梯层控制系统-

深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

掌握DSSS物理层PLCP帧格式及其各个字段内容，能根据上层MPDU对PLCP帧进行填充，形成二进制序列；掌握DSSS物理层PMD子层扩频与调制技术，能够对二进制序列进行有效的扩频与调制处理，并进行相应逆操作；熟练应用Matlab平台及m语言实现PLCP帧形成、扩频、调制、加噪传输、解扩、解调等操作，并获得主要阶段波形图，作为仿真输出；

% 用法：ILD=ra_ild(temp,Z,dT) % % 描述：此函数根据剖面数据确定等温层深度 (ILD) % 基于主观方法的集合。 如果您有 3D 数据集，即水平、纬度和经度并且想要% 来计算 ILD，那么这个函数会很方便。 因为这个功能是专门% 专为这些情况设计。 但是，它也可以根据配置文件数据评估 ILD。 % % 输入： % temp = 研究区域内的温度分布 [deg. C]，3D 或矢量% Z = Levels [m]，必须是向量% dT = 温差标准 [deg. C]，必须是标量% ％ 输出： % ild = 等温层深度，空间输出 [m] % % 免责声明： % 虽然这个功能只是为了学术目的而设计的，但它可以在％ 研究。 尽管如此，作者不保证准确性。

% 它被定义为基于温度的 MLD（或 ILD）和基于百分比密度的 MLD。 即当 ILD 和 MLD 之间的差异为正时，它% 视为阻挡层厚度 (BLT)，否则为补偿层厚度。 % 用法：BLT=ra_blt(salt,temp,Z,dT) % % 先决条件： % 除了SW Package，你还必须有以下函数：ra_ild.m 和ra_mld.m % % 说明：此功能根据轮廓数据确定屏障层厚度 (BLT) % 基于主观方法的集合。 如果您有 3D 数据集，即水平、纬度和经度并且想要% 来计算 BLT，那么这个函数会很方便。 因为这个函数是% 专为这些情况设计。 但是，它也可以从配置文件数据评估 BLT。 % % 输入： % salt = 研究区域的盐度分布 [psu]，3D 或矢量% temp = 研究区域内的温度分布 [deg. C]，3D 或矢量% Z = Levels [m]，必须是向量