2019ZJU_夏季研究 任务是按照论文中的说明重述论文并重做实验。 描述 在教授的指导下，使用Tensorflow实施时空多图卷积网络，以预测乘车需求。 使用的软件包和方法：Tensorflow（1.14），LSTM（单向，三层），GCN（Chevb-net） 纸： 文献评论 本文提出了一种新颖的深度学习模型，称为时空多图卷积网络（ST-MGCN），用于更好地进行区域级乘车需求预测。 而且，该网络更多地关注于遥远区域之间的非欧几里德成对相关性，而不是像许多先前的研究那样关注欧几里德相关性。 这项研究中的挑战来自复杂的时空相关性。 一方面，在不同区域之间观察到复杂的依赖性。 另一方面，不同的时间观测值之间也存在非线性相关性。 为了解决这些挑战，团队首先将非欧几里得相关性（如邻域，功能相似性和区域之间的运输连通性）编码为多个图形。 然后，对于每张图，研究人员使用上下文门控的递归神经网络，

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一、实验目的 通过完成预测分析法的语法分析程序，了解预测分析法和递归子程序法的区别和联系。使学生了解语法分析的功能，掌握语法分析程序设计的原理和构造方法，训练学生掌握开发应用程序的基本方法。有利于提高学生的专业素质，为培养适应社会多方面需要的能力。 二、实验内容 根据某一文法编制调试 LL （ 1 ）分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。 构造预测分析表，并利用分析表和一个栈来实现对上述程序设计语言的分析程序。 分析法的功能是利用LL（1）控制程序根据显示栈栈顶内容、向前看符号以及LL（1）分析表，对输入符号串自上而下的分析过程。 本人用的MFC(图形界面)

本资源为STM32嵌入式课程设计数字温湿度传感器实验，内含全部代码 实验器材: 战舰STM32F103开发板V3版本 实验目的: 学习DHT11数字温湿度传感器的使用. 硬件资源: 1,DS0(连接在PB5) 2,串口1(波特率:115200,PA9/PA10连接在板载USB转串口芯片CH340上面) 3,ALIENTEK 2.8/3.5/4.3/7寸TFTLCD模块(通过FSMC驱动,FSMC_NE4接LCD片选/A10接RS) 4,DHT11传感器一个(接在PG11上). 实验现象: 本实验开机的时候先检测是否有DHT11存在，如果没有，则提示错误。只有在检测到DHT11之后才开始读取温湿 度值，并显示在LCD上，如果发现了DHT11，则程序每隔100ms左右读取一次数据，并把温湿度显示在LCD上。同 样我们也是用DS0来指示程序正在运行。

ClearML-自动魔术工具套件，可简化ML工作流程实验经理，ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件，它包含三个主要模块： -自动进行实验跟踪，环境和结果 -ML / DL作业（K8s /云/裸机）的自动化，管道和编排解决方案 -在对象存储（S3 / GS / Azure / NAS）之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器，请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息，包括未提交的本地更改 执行环境（包括特定的软件包和版本） 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义（absl-py） 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控（CPU / GPU利用率，温度，IO，网络等） 模型快照（具有可选的自动上传到中央存储的功能：共享文件夹，S3，GS，Azure，Http） 工件日志和存储（共享文件夹，S3

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