由于全球水污染日益增加，因此随着物联网（IoT）环境中无线传感器网络（WSN）技术的发展，水质监控的实施变得有效而高效。 水质监测是通过实时数据采集，传输和处理进行远程监测。 本文提出了一种可重新配置的传感器接口设备，用于通过物联网环境监测水质系统，以开发智能水质监测系统（SWQM）。 我们正在使用现场可编程阵列（FPGA）设计板，传感器，基于Zigbee的无线通信模块和个人计算机。 FPGA开发板是开发系统的核心组件，它使用Quartus – II软件和Q sys工具通过VHDL（超高速集成电路硬件描述语言）进行编程，并使用C语言进行编程。 我们正在从多个不同的传感器节点高速并行地实时考虑水数据的六个参数，例如水的pH值，水位，浊度，湿度，水表面的二氧化碳（CO2）和水温。

从开源项目 网站： ： 文档： : 仓库： : 执照： 发展状况： 概述 CTGAN是用于单个表数据的基于深度学习的合成数据生成器的集合，这些数据生成器能够从真实数据中学习并生成高保真度的合成克隆。 当前，该库论文实现在提出的CTGAN和TVAE模型。 有关这些型号的更多信息，请查阅相应的用户指南： 。 。 安装 要求 CTGAN已在 3.6、3.7上进行开发和测试 从PyPI安装 推荐的安装CTGAN的方法是使用 ： pip install ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 用conda安装 CTGAN也可以使用安装： conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 使用范例 :warning_selector: 警告：如果您只是开始使用综合数据，我们建议您使用SDV库，该库提供

有问题，反馈或功能要求吗？ 加入我们的社区 什么是蝙蝠鱼？ Batfish是一种网络验证工具，可通过分析网络设备的配置为安全性，可靠性和合规性提供正确性保证。 它通过设备配置构建完整的网络行为模型，并发现违反网络策略（内置，用户定义和最佳实践）的情况。 Batfish的主要用例是在部署之前验证配置更改（尽管它也可以用于验证已部署的配置）。 部署前验证是现有网络自动化工作流程中的一个关键缺口。 通过将Batfish包含在自动化工作流程中，网络工程师可以缩小这一差距，并确保仅部署正确的更改。 Batfish不需要直接访问网络设备。 核心分析仅需要配置网络设备。 可以使用来自网络的其他信息来增强此分析，例如： 从外部对等体收到的BGP路由 LLDP / CDP表示的拓扑信息 有关其工作原理的技术信息，请参见 。 Batfish支持哪些类型的正确性检查？ （订阅！）和说明了许多检查。 B

Nerual Network Design (2nd Edition) Content Ch 2 Neuron Model and Network Architectures Ch 3 An Illustrative Example Ch 4 Perceptron Learning Rule Ch 5 Signal and Weight Vector Spaces Ch 6 Linear Transformations for Neural Networks Ch 7 Supervised Hebbian Learning Ch 8 Performance Surfaces and Optimum Points Ch 9 Performance Optimization Ch 10 Widrow-Hoff Learning Ch 11 Backpropagation Ch 12 Variations on Backpropagation Ch 13 Generalization Ch 14 Dynamic Networks Ch 15 Associative Learning Ch 16 Competitive Networks Ch 17 Radial Basis Networks Ch 18 Grossberg Network Ch 19 Adaptive Resonance Theory Ch 20 Stability Ch 21 Hopfield Network Ch 22 Practical Training Issues Ch 23 Case Study 1:Function Approximation Ch 24 Case Study 2:Probability Estimation Ch 25 Case Study 3:Pattern Recognition Ch 26 Case Study 4: Clustering Ch 27 Case Study 5: Prediction

[计算机网络自顶向下方法].Computer.Networking.A.Top-down.Approach.(5.edition).pdf

简介   Domain adaptation 可以解决不同域之间的偏移的问题。之前大多数的工作都没有考虑连续序列的问题，都是对于单一内容的。这篇文章中，作者提出了一个SSDAN的网络来做文本识别。其中的gateed attention similarity用来将源域和目标域的字符特征分布来对齐。对文本识别带来提升。 domain adaptation的好处   如何训练一个鲁棒的识别器能够很好地识别所有类型的字体？最直接的方法是使用所有类型的数据集来训练，拟合出一个很好地网络。但是数据集的标注需要巨大的消费，因此，如何无监督地使用数据集是一个很好地方法。使用domain adaptation是

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Does your startup rely on social network analysis? This concise guide provides a statistical framework to help you identify social processes hidden among the tons of data now available. Social network analysis (SNA) is a discipline that predates Facebook and Twitter by 30 years. Through expert SNA researchers, you'll learn concepts and techniques for recognizing patterns in social media, political groups, companies, cultural trends, and interpersonal networks. You'll also learn how to use Python and other open source tools—such as NetworkX, NumPy, and Matplotlib—to gather, analyze, and visualize social data. This book is the perfect marriage between social network theory and practice, and a valuable source of insight and ideas. Discover how internal social networks affect a company’s ability to perform Follow terrorists and revolutionaries through the 1998 Khobar Towers bombing, the 9/11 attacks, and the Egyptian uprising Learn how a single special-interest group can control the outcome of a national election Examine relationships between companies through investment networks and shared boards of directors Delve into the anatomy of cultural fads and trends—offline phenomena often mediated by Twitter and Facebook

seqGAN PyTorch实现的“ SeqGAN：具有策略梯度的序列生成对抗网络”。 （于兰涛等）。 该代码经过高度简化，注释和（希望）易于理解。 实施的策略梯度也比原始工作（ ）简单得多，并且不涉及推广-整个句子使用单一奖励（受的示例启发） ）。 使用的体系结构与原始工作中的体系结构不同。 具体而言，将循环双向GRU网络用作鉴别器。 该代码按论文中所述对合成数据进行实验。 我们鼓励您对代码作为问题的工作方式提出任何疑问。 要运行代码： python main.py main.py应该是您进入代码的入口。 技巧与观察 在这种情况下，以下黑客（从借来）似乎有效： 培训鉴别器