文本预训练模型实战：（1.预训练模型效果分析 2.文本数据截断处理 3.预训练模型自定义训练）

DeepAccNet.py 描述的 DeepAccNet 的 Python-PyTorch 实现 此方法将使用称为 l-DDT（局部距离差异测试）的度量来估计您的蛋白质模型的效果。 usage: DeepAccNet.py [-h] [--modelpath MODELPATH] [--pdb] [--csv] [--leaveTempFile] [--process PROCESS] [--featurize] [--reprocess] [--verbose] [--bert] [--ensemble] input ... Error predictor network positional arguments: input path to input fold

基于yolov5算法的深度学习目标检测程序。YOLOV5：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现（edition v5.0 in Ultralytics）支持多GPU训练，新增各个种类目标数量计算，新增heatmap；将正样本匹配过程加入dataloader，加快了运算速度；加入EMA效果变好。 2022-02:仓库创建，支持不同尺寸模型训练，分别为s、m、l、x版本的yolov5、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪。

融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，SSAnew-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 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。

MxDraw控件提供以下步骤，实现模型图层功能： 在网页CAD中，可以通过Mapbox API添加模型图层。要添加模型图层，需要获得当前地图中的所有图层类型(例如地面图层、天空图层、交通图层等等)和图层数据。Mapbox API提供了一些方法来获取图层数据，例如获取地面图层数据可以使用Mapbox API::GetMap图层()方法，获取天空图层数据可以使用Mapbox API::GetMap图层()方法，获取交通图层数据可以使用Mapbox API::GetMap图层()方法。 将模型图层添加到网页CAD中： 使用网页CAD将模型图层添加到地图中。在网页CAD中，可以通过Mapbox API::Add图层()方法将模型图层添加到当前地图中。在添加图层时，需要指定图层类型、图层位置和图层数据等信息。 运行地图 完成模型图层添加后，将地图保存并运行。使用Mapbox API来显示地图，并使用网页CAD添加文本、标注等元素。

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估算采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF) 模型的输入包括电流和电压来自于HPPC（混合脉冲功率特性）测试的电池数据 脚本文件可以仿真在BBDST(北京公交车动态街道测试)工况和带有观测噪声的恒流工况下的锂离子电池放电过程，利用EKF UKF方法估算电池荷电状态。

本实例用SqlServer数据库，内有数据库代码。动态的为文本框获取所需要的值，用模型窗体返回。请自己连接数据库的ip地址。

该模型采用滞环电流控制方法来控制PWM整流器，在matlab/simulink中实现。电流内环采用三个滞环比较器，电压外环采用PI调节器，控制模型结构简单，性能优良。交流侧输入220V/50Hz三相对称交流电，直流侧输出760V。 波形完美，适合初学者参考学习！！ 模型简介： https://electric-boy.blog.csdn.net/article/details/131113025

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