icode 图形化 变量入门20关卡 + 查看循环规律20关卡 + 重复执行练习20关卡 全部3星最优解 根据给定文件的信息，我们可以将主要内容分为三个部分：变量入门、查看循环规律以及重复执行练习。下面我们将逐一探讨这些知识点。 ### 一、变量入门 #### 1. 什么是变量？ 在编程中，变量是用来存储数据值的标识符。通过使用变量，程序员可以在程序的不同部分引用同一数据值。在icode图形化编程环境中，变量同样扮演着重要的角色。掌握变量的基本操作对于编程学习来说至关重要。 #### 2. 如何创建变量？ 在icode图形化界面中，用户可以通过点击“变量”面板中的“新建变量”按钮来创建一个新的变量。创建后，该变量会出现在工作区中，供用户使用。 #### 3. 变量的基本操作 - **赋值**：将一个具体的数值或表达式的结果赋予变量。 - **读取**：使用变量存储的值进行计算或输出。 - **修改**：改变变量的值。 在变量入门的20个关卡中，初学者将会逐步学习并实践这些基本操作，从而熟练掌握变量的使用方法。 ### 二、查看循环规律 #### 1. 循环的概念 循环是编程中的一个重要概念，它允许代码块被重复执行多次。这可以极大地简化代码编写，并提高效率。 #### 2. 循环结构 在icode图形化编程环境中，主要支持两种类型的循环： - **重复执行**：指定循环次数，例如：“重复执行10次”。 - **条件循环**：当满足特定条件时继续执行循环体内的代码，如：“当...时重复执行”。 #### 3. 查看循环规律 在这个环节中，学生将通过20个不同的关卡来观察和分析循环的运行规律，包括但不限于循环次数、循环条件等。通过这些练习，可以帮助学生更好地理解循环是如何工作的，以及如何高效地利用循环来解决问题。 ### 三、重复执行练习 #### 1. 重复执行的基本用法 重复执行是一种常见的循环形式，在icode图形化编程环境中，通过简单的拖拽操作就可以实现。学生可以通过20个不同难度级别的关卡来练习使用重复执行。 #### 2. 实战应用 - **计数器**：使用重复执行来实现计数功能。 - **图形绘制**：利用重复执行绘制复杂的几何图形。 - **游戏设计**：在游戏开发中，重复执行可以用来控制游戏角色的动作或游戏逻辑。 #### 3. 最优解策略 为了达到全部3星的评价标准，学生需要优化他们的解决方案，确保代码简洁高效。这可能涉及到减少不必要的重复执行次数、合理使用条件判断等技巧。通过不断地实践和调整，学生能够逐渐掌握这些高级技能。 ### 总结 通过以上三个部分的学习与实践，学生不仅能够系统地掌握icode图形化编程中的变量使用、循环机制以及重复执行的技巧，还能够在实际编程项目中灵活运用这些知识。这种由浅入深、从理论到实践的学习过程有助于培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力，为未来更深入的编程学习打下坚实的基础。

1. 手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3. 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分 5. 手动实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 6. 使用torch.nn实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 7. 设计实验，对比分析LSTM和GRU在相同数据集上的结果。

技术要点：伪无限循环，加载本地图片，带标题和指示器，长按停止滚动，也可通过按钮控制滚动及停止，详细了解请移步http://blog.csdn.net/zxc514257857/article/details/63688217

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

一个带头结点的单循环链表，结点类型为(data.next),以haed为头指针，每个结点的data域存放的是一个整数，试构造一个删除所有值大于min,小于max的结点的算法

标题中的“U盘数据错误(循环冗余检查) 修复”指的是在使用U盘时遇到的一种常见问题，即“CRC”错误。CRC全称为“Cyclic Redundancy Check”，是数据传输过程中的校验机制，用于检测数据传输或存储过程中可能出现的错误。当U盘在读取或写入数据时，系统发现数据的CRC值与预期不符，就会提示“数据错误(循环冗余检查)”。 描述中提到的“U盘无法格式化”和“不能新建文档”进一步揭示了问题的严重性。这可能是因为U盘的文件系统出现了损坏，导致正常的文件操作无法进行。尽管原始数据可以被复制，但新的数据写入和格式化操作都受到了阻碍。在这种情况下，确实需要专门的U盘修复工具来解决这个问题。 针对“U盘数据出错”、“U盘无法格式化”和“U盘无法打开”的标签，我们可以提供以下的修复策略和相关知识点： 1. **安全模式下尝试格式化**：可以尝试在Windows的安全模式下对U盘进行格式化，因为这种模式会跳过可能导致问题的驱动程序和服务。 2. **命令提示符修复**：利用`chkdsk`命令，如`chkdsk /f /r X:`（X代表U盘的盘符），可以检查并修复U盘的文件系统错误。 3. **专用修复工具**：描述中提及的“U盘数据错误(循环冗余检查) 修复的好工具”可能是指某种专业的U盘修复软件，这类软件通常具有扫描、修复文件系统错误、恢复丢失数据等功能。例如，"安网软件.txt"可能包含了推荐的修复软件信息。 4. **数据备份**：在尝试任何修复操作之前，尽可能地复制U盘上的重要数据到另一安全的存储设备上，以防数据丢失。 5. **物理损坏检查**：如果上述软件方法无效，可能是U盘硬件出现了问题。检查U盘是否有物理损伤，如弯曲、划痕或水渍，这些都可能导致读写故障。 6. **低级格式化**：在确定数据已备份的情况下，可以尝试使用低级格式化工具，这将彻底清除U盘数据并重新初始化其存储结构，但可能会牺牲U盘的寿命。 7. **联系专业支持**：如果所有方法都失败，最好寻求专业的数据恢复服务，他们有更高级的技术和设备来处理复杂的问题。 记住，对U盘进行任何修复操作前，确保已经尝试过基本的解决步骤，并且备份了重要数据。同时，保持良好的数据备份习惯，以防类似问题发生。

【正文】 《数字频带传输系统仿真及性能分析——QPSK及循环码》 本文主要探讨了数字频带传输系统中的两种关键技术：QPSK（正交相移键控）调制解调和循环码的应用。QPSK是一种高效的数字调制方式，常用于无线通信、卫星通信和有线电视系统，具有良好的抗干扰性能和较高的频谱利用率。 QPSK通信系统的基本工作原理是，通过改变载波的相位来表示数字信息。在QPSK系统中，数据源通常采用随机生成的方式，以模拟实际通信环境中的不确定性和随机性。信源编码阶段，本文采用了差分编码，这种编码方式能有效地改善系统的抗干扰能力。差分编码分为传号差分码和空号差分码，前者在输入为“1”时产生电平跳变，后者则在输入为“0”时发生跳变。编码后的信号经过QPSK调制器，与发送滤波器结合后进入传输信道，信道模型包括加性高斯白噪声和多径Rayleigh衰落，以模拟真实世界的通信条件。 接收端，信号首先经过相位旋转，然后通过匹配滤波器进行解调，接着通过阈值比较得到未解码的接收信号。差分译码器用于恢复原始信息，通过与发送信号比较计算误码率。为了评估系统性能，还会计算理论误码率并与实际结果对比。 QPSK调制解调过程的仿真环节，信号源选择的是伯努利二进制随机信号。调制过程中，输入基带信号经过串并变换、单/双极性转换，然后与0相位和π相位的正弦载波相干调制，最终形成QPSK信号。解调时，QPSK信号与相同相位的载波进行相干解调，再经过低通滤波处理，恢复原始信息。 循环码在QPSK系统中的应用主要是作为错误检测和纠正的一种手段。循环码具有优良的纠错能力，能够在一定程度上确保信息传输的准确性。在传输过程中，由于噪声和信道效应导致的错误可以通过循环码的校验和纠正机制得到修复。 总的来说，本文深入研究了QPSK通信系统的工作原理和性能分析，通过仿真实现了QPSK调制解调，并结合差分码和循环码进行了系统优化，对于理解数字频带传输系统的复杂性和提升通信质量具有重要的理论价值和实践意义。

CVsim是创建循环伏安（CV）模拟的程序。 它使用四阶Runge-Kutta方法找到从电极表面扩散到溶液中的电化学生成物质的浓度。 最多可以模拟9种电化学或化学React，最多可以模拟9种。 模拟多个循环，各种扫描速率，多个电子氧化还原React。 此外，它可以从各种仪器打开和打印简历。 它创建于2017年，是针对大学生的实验室练习的一部分。 该程序用Visual C＃重写。

接口模型允许推断任何 PFI 火花点火发动机的压力循环。 该代码使用一个库，该库允许您通过添加详细的热力学属性来解决分为两个区域（已燃烧和未燃烧）的燃烧室中的能量平衡。 在模型中，可以通过模拟 VVT 和 VVA（米勒循环、阿特金森循环）来改变气门正时。 如果发现自燃（爆震）条件，也可以在压力循环的下游建立，模拟尾气现象。

pytorch Pytorch_pytorch深度学习教程之循环神经网络