深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得到不错的分类精度，此外，PSO 还可以提高现有模型结构的性能，PSO是自动化超参数选择和有效利用计算资源的有效技术。 针 对CＮＮ 算法的收敛速度较慢、过 拟合 等问题, 文章提出一种基于PSO和 CNN 模型的图像分类方法，在分析完CNN各超参数对其性能的影响后，引入 PSO 算法进行寻优以增强CNN网络模型的特征提取能力,模型将CNN算法中需要训练的参数作为粒子进行优化，将 更 新 的 参 数 用 于ＣＮＮ 算 法 的 前 向 传播，调整网络连接权矩阵迭代，直到误差收敛，停止算法，以达到最终的模型优化。

中国象棋棋子定位采用的传统图像处理方法，复杂度高；识别棋子采用的传统文字识别方法，泛化性较差、精确度较低。提出一种基于棋子颜色特征的分割方法和改进的二值图像滤波算法，实现了棋子的快速定位，不需要二次修正位置；提出一种基于卷积神经网络的棋子识别方法，该方法可以应用于不同字体的棋子识别，在更换棋子的情况下，依然可以快速、准确地识别棋子。实验结果表明，该方法的定位误差为0.51 mm，平均定位时间0.212 s，对4类字体的平均棋子识别准确率为98.59%左右，证实了该方法的有效性和实用性。

实验中所使用的样本来自点火实验中所拍摄的现场图片以及网络上森林火灾的相关图片。训练集中有 968 张森林背景图片，946 张复杂的森林火灾图片;测试集中有80 张森林背景图片，102 张复杂的森林火灾图片。训练集与测试集每一张图片均不重复。      针对森林火灾的特点，提出并设计一种基于卷积神经网络的森林火灾图像识别方法。通过实验，给出用于复杂背景下森林火灾识别的卷积神经网络结构，并对该结构进行训练和测试。结果表明，该方法具备较高的正确率，正确率达到 95% 。同时网络可自动提取特征，无需对输入图像进行复杂预处理，克服了传统算法许多固有的缺点，将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。最后，我们结合flaks框架构建了一个森林大火识别的API，在该系统下，我们通过后端调用模型，在页面中选择上传的图片，便可获得预测结果。

Java核心技术 卷I 基础知识（原书第10版）中文版高清完整.pdf

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卷I详细介绍以下内容：面向对象程序设计、异常处理、反射与代理、泛型程序设计、接口与内部类、集合框架、时间监听器模型、并行操作、使用Swing UI工具箱进行图形用户界面设计 卷II——高级特性：文件与流、数据库、分布式对象、高级GUI组件、本地方法、国际化、XML处理、JavaBean、网络编程、注释、高级图形

1、选（Ｄ） 2、选（Ｂ） 3、选（Ｃ） 4、选（B） 两边对∫ 5、选（B） 原式 ∫ 6、选（C） 8、选（B）由题意知 9、选（C）由 1、计算下列各题

第1章 T/TCP 概 述1.1 概述本章首先介绍客户- 服务器事务概念。我们从使用 U D P的客户- 服务器应用开始，这是最简单的情形。接着我们编写使用 T

8. 硫酸亚硝酸根•五氨合钴(III)，6 9. 范围越大，范围越大 1. NH3、H2O、CH4 三分子中心原子都是 SP3 杂化或者根据价层互斥理论，价层电