汽车普及率日益升高，车载逆变器将汽车点烟器输出12 V DC转换成220 V/50 Hz交流电，供一般的电器产品使用。车载逆变器作为一种移动中使用的电源转换器，为人们外出工作提供了很大的便利，具有广阔的市场前景。汽车上使用的电器多为商用或一般生活用，如车用冰箱、、汽车DVD等，有些设备方波逆变不能满足其供电要求，如车用冰箱，必须要50 Hz的正弦波才能正常工作，因此车载正弦波逆变电源成为一种趋势。

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原来Pyrenn代码库（由Dennis Atabay和他的同事们创造） -可作为MATLAB脚本或Python，可以在这里下载- https://pyrenn.readthedocs.io/en/latest/ 。 我使用他们的代码（并与 Dennis 进行了交流）开发了一个简单的框架来比较他们的神经网络 Levenberg-Marquardt (LM) 学习算法与 Matlab 的前馈神经网络架构的 LM 学习算法的性能。 Pyrenn 算法运行速度快，性能非常非常好。 可以在这里阅读我关于比较的文章 - https://mikescodeprojects.com/2020/01/12/pyrenn-vs-matlab/ 。 您必须拥有 Matlab 深度学习工具箱才能运行 Matlab LM 算法来比较性能。 但是如果你不这样做，你仍然可以运行 Pyrenn 算法（代码库包含在

基于pytorch的中文语言模型预训练 ACL2020最佳论文有一篇论文提名奖，《不要停止预训练：使语言模型适应领域和任务》。本文涉及很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要方面： 在目标领域的数据集上继续预训练（DAPT）可以提高效果；目标领域的语料与RoBERTa的原始预训练语料越不相关，DAPT效果则提升更明显。 在具体任务的数据集上继续预训练（TAPT）可以十分“廉价”地提升效果。 结合两者（先进行DAPT，再进行TAPT）可以进一步提升效果。 如果能获取更多的，任务相关的无标注数据继续预训练（Curated-TAPT），效果则最佳。 如果

lm_sensors-libs-3.1.1-17.el6.x86_64.rpm lm_sensors-libs-3.1.1-17.el6.x86_64.rpm

宏观经济学 第6讲 LM曲线.ppt

基于LM的函数信号发生器.pdf

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题, 提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt 算法优化神经网络的混合学习算法( GALM算法) .该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解, 再以该近似解为初值, 交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练, 直至发现满意的网络参数. 实验结果表明, 新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.

pocketsphinx库学习用的一个简单的语言模型（lm、dic文件），不想自己在线生成的可以下载下来简单测试下

OAM类型介绍-LM、DM LM：Frame Loss Measurement 用于测量从一个MEP到另一个MEP的单向或双向丢失率 采用CV帧来测试SD（性能劣化） DM：Packet Delay and Packet Delay Variation Measurement 用于测量从一个MEP到另一个MEP的分组传送时延和时延变化 单向：收发两端时钟同步，源端发送DM帧，宿端在收到DM帧时计算单向时延，使用DM帧测试 双向：源端发送DM请求帧，宿端在收到DM时回送DM响应帧给源端，源端在收到响应的DM帧后计算双向时延，使用DMM和DMR