诺玛Matlab代码用于下行链路协作SWIPT NOMA系统的最优总吞吐量分析的MATLAB代码 关键点： 得出下行协作SWIPT NOMA系统总和的近似封闭式表达式（通过中断概率）。 制定无约束最大化问题，以找到返回最大瞬时系统吞吐量的最佳功率分配比。 使用的Gradient下降方法的MATLAB代码。 用于牛顿法玩具示例的MATLAB代码。 希望您对本材料有所帮助。 如果您对本文有任何意见或讨论，请告诉我。 谢谢你。 抽象的 在本文中，我们研究了在协作同时无线信息和功率传输（SWIPT）非正交多址（NOMA）系统的下行链路情况下小区中心和小区边缘用户的总吞吐量。 具体来说，我们考虑一个两用户NOMA系统，其中小区中心用户充当基于功率分配（PS）的SWIPT中继，旨在提高小区边缘用户的性能。 为了评估所考虑系统的性能，我们首先导出针对小区中心用户的中断概率（OP）的封闭式表达式和针对小区边缘用户的OP的封闭式近似表达式。 然后采用梯度体面方法，提出一种算法，该算法找到PS系数的最佳值，从而使系统的总和吞吐量最大。 借助获得的最佳PS系数，我们表明，最佳SWIPT NOMA系统为小区边

UI渐变 少量脚本，用于向UGUI元素添加渐变效果 UIGradient：简单的两色渐变 UICornersGradient：UI元素的每个角上带有颜色的渐变 UITextGradient：文本的每个字母上的简单两色渐变 UITextCornersGradient：文本的每个字母的每个角上带有颜色的渐变

用梯度法实现的求解线性方程组程序。 程序较为清晰，可以调用求解一般的线性方程组。

在高维插值中，我们面临“维数灾难”：当我们增加维数时，样本数呈指数增长。 减少这种影响的一种方法是使用稀疏网格。 当梯度信息可用时，例如来自伴随求解器，梯度增强稀疏网格提供了进一步减少样本数量的可能性。

孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一，在我国位居孕妇死亡原因首位，然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及，以及机器学习和深度学习技术的发展，为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据，构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明，利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的，能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考，为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持，对降低产后大出血致死率具有积极意义.

要测试该软件，请参阅包含的简单多层感知器脚本。 实现了以下优化算法：AMSgrad、AdaMax、Adadelta、Adam、Delta-bar Delta、Nadam 和 RMSprop。

NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升 ngboost是一个Python库，实现了“自然梯度增强”，如。 它建立在，旨在针对适当的评分规则，分布和基础学习者的选择进行扩展和模块化。 在此可以对NGBoost的基本方法进行详尽的介绍。 安装 via pip pip install --upgrade ngboost via conda-forge conda install -c conda-forge ngboost 用法 波士顿住房数据集上的概率回归示例： from ngboost import NGBRegressor from sklearn . datasets import load_boston from sklearn . model_selection import train_test_split from sklearn . metrics import mean_squared_error X , Y = load_boston ( True ) X_train , X_test , Y_train , Y_test = train_test_split

colorShuffle 是一个社区为设计师和开发人员贡献的美丽颜色和渐变的随机集合 关于 这是社区回馈社区的努力。 希望这能帮助您汲取灵感，并作为为您自己的项目挑选令人惊叹的颜色和渐变的资源。 改进和错误 请随意在打开一个新问题，提出您的建议或您可能遇到的任何错误。 执照 :victory_hand: 一个小项目

梯度集中TensorFlow 这个Python套件在TensorFlow中实现了梯度集中，这是Yong等人建议的一种简单有效的针对深度神经网络的优化技术。 。 它既可以加速训练过程，又可以提高DNN的最终泛化性能。 安装 运行以下命令进行安装： pip install gradient-centralization-tf 用法 为指定的优化器创建集中式渐变函数。 参数： optimizer ：一个tf.keras.optimizers.Optimizer object 。 您正在使用的优化程序。 例子： >> > opt = tf . keras . optimizers . Adam ( learning_rate = 0.1 ) >> > optimizer . get_gradients = gctf . centralized_gradients_for_optimize

自己微调版本，含注释和数据集，一个程序就能运行，是吴恩达深度学习课程的课后作业