### 深度学习的数学导论:方法、实现与理论 #### 一、籍概述 本《深度学习的数学导论—方法、实现和理论》由Arnulf Jentzen、Benno Kuckuck和Philippe von Wurstemberger共同撰写,旨在为读者提供深度学习算法领域的全面介绍。中不仅涵盖了深度学习的基础理论,还深入探讨了实际应用中的关键技术点,如人工神经网络(ANNs)、随机梯度下降等,并提供了详细的数学证明和分析。 #### 二、核心概念解析 ##### 1. 深度学习算法 深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习技术,它能够通过大量数据自动提取特征并进行模式识别。在本中,深度学习算法被定义为一种计算框架,其目标是利用深度人工神经网络(ANNs)以及迭代的数据使用方式来逼近特定的关系、函数或量。这一过程通常涉及大量的训练数据,通过不断调整网络权重来优化预测结果。 ##### 2. 人工神经网络(ANNs) 人工神经网络是由多层神经元组成的复杂网络结构,每一层都包含多个神经元节点。神经元之间的连接强度(权重)以及每个神经元的激活函数决定了整个网络的学习能力和预测性能。ANNs可以被视为一类由非线性激活函数和仿射变换构成的函数组合,其中深度是指网络层数的多少。 ##### 3. 随机梯度下降(SGD) 随机梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找模型参数的最佳值。在深度学习中,SGD通过对每个样本(或小批量样本)计算梯度并更新参数,而不是等待所有训练样本的梯度计算完成,从而加速了训练过程。这种方法不仅提高了计算效率,还能帮助跳出局部最优解。 #### 三、关键技术点 - **深度人工神经网络(ANNs)**:本详细介绍了ANNS的基本结构和工作原理,包括如何通过多层神经元的堆叠来构建复杂的网络模型。此外,还探讨了不同类型的神经网络架构,如卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)等。 - **非线性激活函数**:非线性激活函数对于增加神经网络的表达能力至关重要。中介绍了常见的激活函数,如ReLU、Sigmoid和Tanh等,并讨论了它们各自的优缺点。 - **优化算法**:除了随机梯度下降之外,本还覆盖了其他几种优化算法,如动量法(Momentum)、自适应学习率算法(Adam)等,这些算法有助于提高训练过程的稳定性和收敛速度。 - **数学基础**:为了更好地理解深度学习中的各种技术和方法,本提供了必要的数学背景知识,包括线性代数、概率论和统计学等。 #### 四、实践指导 本不仅关注理论部分,还非常重视实践应用。作者们通过具体的例子和代码演示,向读者展示了如何使用Python等编程语言实现深度学习算法。所有源代码均可从指定的GitHub仓库下载,这使得读者能够在实践中加深对理论的理解。 #### 五、总结 《深度学习的数学导论—方法、实现和理论》是一本综合性的深度学习教材,不仅适合初学者入门,也适合有一定基础的研究人员和技术人员深入学习。通过本的学习,读者不仅可以掌握深度学习的基本原理,还能了解到该领域最新的研究进展和技术趋势。无论是在学术研究还是工业应用方面,这本都能提供宝贵的知识资源和支持。
2025-09-09 20:55:01 8.17MB
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《垫升稳态计算》是一本专注于小型气垫船稳态计算的专业文献,它结合了国内相关规范与空气动力学原理,为设计、建造和操作气垫船提供了理论指导和技术支持。在深入理解这本的知识点之前,我们首先要了解气垫船的工作原理以及稳态计算的重要性。 气垫船,又称为垫升船,是一种利用压缩空气在船底形成气垫,使船体部分或全部离开水面运行的特殊船舶。这种设计大大降低了航行阻力,使得气垫船能在浅水、沼泽甚至冰面上行驶,具有很高的机动性和速度。然而,气垫船的运行稳定性和安全性直接取决于其垫升状态,即垫升稳态,因此进行稳态计算是至关重要的。 垫升稳态计算主要包括以下几个关键方面: 1. **垫升力计算**:计算气垫船在运行过程中产生的垫升力是首要任务。这涉及到空气动力学中的流体力学原理,包括压力分布、空气流动速度和垫升效率等因素。计算垫升力需考虑船体形状、气垫尺寸、工作环境等条件。 2. **浮力与重力平衡**:气垫船在水面上必须保持浮力与重力的平衡,以确保稳定的航行。稳态计算需要分析船体结构的重量分布,包括乘客、货物、燃料和设备的重量,以及不同工况下的重心位置。 3. **垫升高度控制**:气垫船的垫升高度直接影响其性能和能耗。计算合适的垫升高度要考虑船速、船型、空气动力特性及气垫压力等因素。 4. **动力系统匹配**:计算所需的推进力和功率,以满足气垫船在不同工况下的行驶需求。这涉及到发动机性能、螺旋桨效率和推进系统的匹配问题。 5. **气垫密封性分析**:确保气垫的密封性是维持垫升状态的关键。计算中可能包含气垫密封设计、材料选择和维护策略等内容。 6. **环境适应性**:气垫船可能在各种环境条件下运行,如风浪、温度变化等,稳态计算需考虑这些因素对垫升状态的影响。 7. **安全性和操纵性**:稳态计算也涉及气垫船的安全边界,如最小垫升力、最大垫升高度等限制,以及操纵性能的评估。 《垫升稳态计算》结合国内规范,提供了适用于我国实际情况的计算方法和标准,对于提升我国气垫船的设计水平和安全性能有着积极的推动作用。通过学习这本,读者可以深入理解气垫船的稳态计算过程,掌握相关计算技巧,为实际工程应用提供科学依据。
2025-09-09 17:21:27 490KB
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M72-D_GSM模块产品规格_20110613 M72-D_GSM模块产品规格_20110613 M72-D_GSM模块产品规格_20110613 M72-D_GSM模块产品规格_20110613 ### M72-D GSM/GPRS模块产品规格关键知识点解析 #### 一、产品概述 M72-D GSM/GPRS模块是Quectel公司推出的一款适用于中国大陆地区的SMD类型封装的双频模块。该模块主要面向工业应用市场,如无线抄表、无线POS终端、车载系统、安防系统以及其他M2M(Machine to Machine)应用领域。 #### 二、技术规格与特性 - **双频支持**:M72-D模块支持GSM900/DCS1800MHz两个频段,这使得其能够在全球大多数地区实现良好的网络覆盖。 - **GPRS多时隙Class12**:具备高速数据传输能力,理论上最大传输速率可达85.6kbps(上行&下行),为数据传输提供稳定保障。 - **SMD封装**:采用表面贴装技术(Surface Mount Device),便于自动化生产线的装配,提高生产效率。 - **RoHS合规**:符合欧盟关于限制在电气电子设备中使用某些有害成分的指令(Restriction of Hazardous Substances Directive),环保安全。 - **尺寸紧凑**:模块尺寸仅为27.5mm x 24mm x 3.6mm,非常适合空间受限的应用场景。 - **低功耗设计**:待机模式下功耗低至1.1mA@DRX=5,有效延长电池使用寿命。 - **支持多种协议**:内置TCP, PPP, UDP, FTP等多种网络协议,简化了应用开发过程。 - **AT命令集**:支持GSM07.07,07.05以及Quectel增强型AT命令集,便于用户进行配置和控制。 - **双模式短信服务**:支持点对点收发短信以及短信广播功能,并且提供文本和PDU(Protocol Data Unit)两种模式供选择。 - **温度适应性强**:可在-40°C至+80°C的工作温度范围内正常运行,适合各种恶劣环境下的应用需求。 - **重量轻**:模块重量约为4.5g,易于集成于便携式或小型设备中。 #### 三、硬件接口及配置 - **电源输入**:支持3.4V至4.5V的电压范围,典型工作电压为4.0V。 - **SIM卡接口**:支持3V/1.8V SIM卡接口,便于用户灵活选择不同类型的SIM卡。 - **串行接口**:配备主串行接口和调试串口,方便用户进行调试和配置。 - **天线接口**:用于连接天线,确保信号传输的质量。 - **RTC备份**:提供实时时钟(Real-Time Clock)备份功能,确保即使在断电情况下也能维持准确的时间信息。 #### 四、应用场景示例 - **无线抄表**:利用M72-D模块的小尺寸和低功耗特性,可以轻松集成到智能水表、电表等计量设备中,实现远程数据采集和监控。 - **无线POS机**:为POS终端提供可靠的通信链路,支持实时交易处理,提高支付效率。 - **车载系统**:适用于汽车追踪、远程诊断等车联网应用,通过GSM/GPRS网络传输车辆位置、状态等信息。 - **安防系统**:用于监控摄像头、报警系统等安防设备的数据传输,实现远程监控和管理。 - **其他M2M应用**:如环境监测、工业自动化控制等领域,借助M72-D模块实现设备间的无线通信。 M72-D GSM/GPRS模块以其出色的性能指标、紧凑的设计以及广泛的应用场景,成为工业级M2M解决方案的理想选择。无论是从技术支持的角度还是实际应用的角度来看,M72-D都展现了其在市场上的竞争力和广泛应用前景。
2025-09-09 14:16:44 881KB
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M72-D是一款SMD类型的GSM/GPRS双频模 块,与M72完全pin-to-pin兼容,可以很方便地嵌入到 客户应用中。 M72-D基于工业标准接口,支持GSM/GPRS 900/1800MHz的短信、数据传输等功能,具有小尺 寸、低功耗的特点。由于它极小的尺寸 (27.5×24×3.6mm),M72-D符合几乎所有工业应用 中的空间要求,例如无线抄表、无线POS机、车载、 安防等其他M2M应用。 ### M72-D GSM模块产品规格解析 #### 概述 M72-D是一款专为工业级应用设计的小型SMD(Surface-Mount Device)类型的GSM/GPRS双频模块,该模块与M72模块完全pin-to-pin兼容,方便用户将其无缝集成到现有系统中。M72-D模块具有以下特性:支持GSM/GPRS 900/1800MHz频段的数据传输和短信功能;具备小型化设计,尺寸仅为27.5×24×3.6mm,适合空间受限的应用场景;低功耗设计,使得其在各种工作模式下均能有效节省电力消耗。 #### 技术参数 ##### 尺寸与重量 - **尺寸**:27.5mm x 24mm x 3.6mm - **重量**:约4.5g - **封装形式**:采用SMD封装技术,便于自动化生产过程中的安装。 ##### 频率支持 - **双频段**:支持GSM900/DCS1800MHz双频段。 - **GPRS多时隙**:Class12/10/8,提供高速的数据传输能力。 ##### 功率等级 - **GSM Phase 2/2+**: - Class4 (2W @ 900MHz) - Class1 (1W @ 1800MHz) ##### 供电与功耗 - **供电范围**:3.4~4.5V,典型值为4.0V。 - **低功耗**: - 在DRX=5时,电流消耗为1.1mA; - 在DRX=9时,电流消耗为0.7mA。 ##### 温度范围 - **操作温度**:-40°C至+80°C,适用于广泛的环境条件。 ##### 通信功能 - **短信功能**:支持点对点短信发送与接收,以及短信广播功能,同时支持文本和PDU模式。 - **数据传输**:支持GPRS Class12,上下行最大传输速率为85.6kbps。 - **协议支持**:内置TCP/IP、PPP、UDP、FTP等多种网络协议,支持透明和非透明传输模式。 ##### 接口与命令集 - **AT命令集**:支持GSM07.07、GSM07.05标准以及Quectel增强型AT命令集。 - **硬件接口**: - 主串口:用于数据传输和命令控制。 - 调试串口:用于开发调试。 - SIM卡接口:支持3V/1.8V SIM卡。 - RTC备份串口:用于实时时钟功能。 - 天线接口:用于连接外部天线。 #### 应用场景 M72-D模块因其小巧的尺寸和强大的功能,在多种工业应用领域有着广泛的应用前景,包括但不限于: - **无线抄表**:利用GSM/GPRS网络实现远程数据传输,降低人工抄表成本。 - **无线POS机**:为POS终端提供稳定的无线连接,支持移动支付等服务。 - **车载通信**:提供车辆定位、紧急呼叫等功能,提高行车安全性。 - **安防监控**:通过无线网络进行视频监控或报警信号传输。 - **其他M2M应用**:如智能电网、远程医疗、农业自动化等领域,M72-D模块都能够提供可靠的无线连接解决方案。 #### 结论 M72-D模块凭借其先进的技术和紧凑的设计,成为工业级应用的理想选择。无论是对于需要高度集成性的设备还是对于追求高性能、低功耗的场景,M72-D都能提供满意的解决方案。此外,Quectel提供的技术支持和完善的文档资料也确保了用户能够顺利地将该模块应用于各种复杂的环境中。
2025-09-09 14:16:10 861KB
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Ebsilon分布式能源系统模型及全套建模过程资料,包括燃气轮机+余热锅炉+汽轮机+溴化锂热泵机组,如图 含有详细建模过程,机组热平衡图,热力特性,热泵设计参数原理等 ,Ebsilon分布式能源系统模型;建模过程资料;燃气轮机;余热锅炉;汽轮机;溴化锂热泵机组;详细建模过程;热平衡图;热力特性;热泵设计参数原理。,Ebsilon分布式能源系统模型与完整建模过程资料 分布式能源系统是一种高效利用能源的方式,它通过将发电、供热(冷)和能量储存等多种功能集成在系统内,以提高能源的利用率和降低能源消耗。Ebsilon是一个专业的能源系统模拟软件,常用于设计和优化这些分布式能源系统。本文所涉及的资料,是对Ebsilon在分布式能源系统模型中的具体应用,涵盖了从燃气轮机到溴化锂热泵机组的整个建模过程。 燃气轮机是分布式能源系统中的关键设备之一,它利用燃烧天然气产生的高温高压气体驱动涡轮旋转,并通过发电机转换为电能。在系统中,燃气轮机排出的废热会通过余热锅炉进一步利用,余热锅炉可以将这些废热转换成蒸汽,用于驱动汽轮机发电或供热。汽轮机在发电领域是成熟的技术,通过蒸汽推动涡轮旋转,将热能转化为机械能,再通过发电机转换成电能。 溴化锂热泵机组是另一种在分布式能源系统中常见的设备,它可以利用吸收式制冷原理进行制冷或供热。溴化锂热泵在吸收热能的同时能够释放冷量,因此非常适合用于需要同时满足供冷和供热需求的场合。溴化锂热泵机组的设计参数原理是关键,它涉及到热泵的效率、运行的稳定性和经济性。 本套建模过程资料详细描述了如何利用Ebsilon软件来模拟上述设备组成的分布式能源系统,包括了燃气轮机、余热锅炉、汽轮机和溴化锂热泵机组的模型构建。同时,还包含了热平衡图和热力特性,热平衡图是分析和设计能源系统时的重要工具,它展示了系统中能量流动和转换的关系。热力特性则是对系统中各个部件的工作特性进行详细描述,这些信息对于优化能源系统的性能至关重要。 在建模过程中,需要详细分析每个设备的热力学过程和工质的状态变化,根据设备的输入输出特性建立数学模型。通过模拟软件的帮助,可以对整个系统的性能进行预测和优化。例如,可以研究不同操作条件下的系统响应,评估各种设备配置对系统效率的影响,或者进行经济性分析,找出成本和能源消耗之间的最佳平衡点。 Ebsilon软件提供的模拟功能,允许设计师在设备购买或安装之前,对整个系统进行全面的评估。这样可以减少实际操作中可能遇到的问题,提高系统的可靠性,并确保在投入运行后能够达到预期的效率和性能。通过这些详细的建模过程资料,设计人员能够更加深入地理解和掌握分布式能源系统的设计原理和运行特性。 总结而言,本套资料为能源系统设计师提供了一套完整的建模方法和流程,从燃气轮机到溴化锂热泵机组,覆盖了分布式能源系统的关键组件,并详细解释了如何利用Ebsilon软件来优化整个系统的性能。通过这些详细资料的学习,设计师们将能够更好地实现能源的高效利用,满足日益增长的能源需求,同时减少环境影响。
2025-09-08 17:51:20 925KB 正则表达式
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《光电综合设计指导》(电子科学与技术2008级)是一份详尽的教育资料,旨在指导学生在光纤通信系统设计方面的学习与实践。该指导由南京邮电大学光电工程学院编撰,重点介绍了光电综合设计的基础理论、软件操作技巧以及具体设计项目的要求,对于培养学生的系统分析和解决问题的能力具有重要意义。 ### 光电综合设计概述 #### 性质、目的与任务 光电综合设计是电子科学与技术专业中的一项关键实践教学环节,被列为必修课程。其核心目标在于使学生掌握如何使用OptiSystem软件平台进行光纤通信系统的仿真与设计,同时将之前学习的理论知识融会贯通,培养在系统层面解决问题的能力,为后续的毕业设计或论文撰写奠定坚实的基础。 #### 设计内容、学时分配及基本要求 光电综合设计课程总学时为32学时,通常安排在两周内完成,教学方式结合了自主学习和集中上机操作。学生需先复习相关课程内容,理解设计指导,独立思考设计方案,再利用上机时间进行建模、仿真和优化,最终形成设计报告。设计内容涵盖了OptiSystem软件的基本操作、基本光纤通信系统设计、WDM系统设计、长距离光纤传输系统设计、OADM设计以及EDFA设计等,每项设计都要求学生利用OptiSystem进行仿真验证。 #### 课程考核 课程考核以设计成果和课程设计报告为主要依据,包括设计与仿真分析的结果、报告的撰写质量以及平时表现。学生需在规定时间内提交设计报告,内容需覆盖任务要求、设计思路、系统设计、仿真结果分析以及设计优化等,报告要求详实且不低于18页。总成绩由课题考核验收成绩(占50%)、设计报告(占30%)和平时成绩(占20%)组成,采用五级制评分。 ### 预备知识 指导还提供了光纤通信领域的预备知识,包括简单光纤通信系统、掺铒光纤放大器(EDFA)的结构和工作原理、EDFA在光纤通信系统中的应用、波分复用技术的基本原理及应用、光波分复用器(OADM)的应用以及光纤通信中的色散补偿技术等。这些基础知识是进行光电综合设计的前提,帮助学生了解光纤通信系统的关键组件和技术特点。 ### OptiSystem快速入门 OptiSystem是一款强大的光纤通信系统设计与仿真软件,指导中详细介绍了OptiSystem的用户界面、菜单和按钮功能,以及基本的操作流程,如建模、参数设置、仿真运行和结果分析等,为学生提供了快速掌握软件使用技能的途径。 ### 光电综合设计课题 设计课题包括了从基础到高级的多个项目,如OptiSystem基本操作、基本光纤通信系统设计、WDM系统设计、长距离光纤传输系统设计、OADM设计以及EDFA设计,每个课题都有明确的内容要求和评价标准,鼓励学生通过实际操作加深对光纤通信系统设计的理解和掌握。 《光电综合设计指导》不仅是一部教学资料,更是培养学生实践能力、创新思维和团队合作精神的重要工具。通过系统的学习和实践,学生能够在光纤通信领域获得扎实的专业知识,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
2025-09-07 23:48:51 800KB 光电综合设计
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Python极简讲义的源代码
2025-09-04 22:25:15 22.16MB python 课程资源
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Dreamweaver网页设计与制作教程教材课件汇总完整版ppt全套课件最全教学教程整本电子讲义.ppt
2025-09-02 21:38:15 17.31MB
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**XM25QH128AHIG规格概述** XM25QH128AHIG是一款由武汉新芯(XMC)制造的128M-bit串行闪存(NOR Flash),专为各种电子设备提供非易失性存储解决方案。这款芯片具备高效能、低功耗和灵活的接口选项,适用于多种应用场合。 **关键特性** 1. **单电源操作**:工作电压范围为2.7到3.6伏,确保在不同电源环境下稳定运行。 2. **串行接口架构**:支持SPI兼容模式,包括Mode 0和Mode 3。提供了标准SPI、双SPI和四SPI接口,以适应不同的系统需求。此外,用户可配置虚周期数量。 3. **存储容量**:128M-bit的存储空间,等效于16,384 KByte或65,535个页面,每个编程页面为256字节。 4. **高性能读取**:正常读取速度高达50MHz,快速读取模式下,标准SPI、双SPI和四SPI分别可达104MHz,但需不同数量的虚周期。 5. **写入暂停与恢复**:支持写入暂停和恢复功能,允许在数据写入过程中中断并稍后继续,增强了系统的灵活性。 6. **SFDP(Serial Flash Discoverable Parameters)支持**:内建SFDP签名,方便系统自动识别和配置。 7. **低功耗设计**:典型活动电流仅为5mA,待机状态下典型电源下电流仅为1μA,有效降低能耗。 8. **统一的扇区结构**:采用4096个4-Kbyte扇区、512个32-Kbyte块和256个64-Kbyte块的结构,每个扇区或块可以独立擦除。 9. **软硬件写保护**:软件和硬件层面都支持全内存或部分内存的写保护,并可通过WP#引脚启用或禁用保护。 10. **软硬件复位**:提供软件和硬件复位功能,确保系统状态的可靠恢复。 11. **快速编程与擦除**:页编程时间为0.5ms,扇区擦除为40ms,半块擦除为200ms,块擦除为300ms,全芯片擦除为60秒。 12. **易用性**:包含可锁定的512字节OTP安全区域,用于存储敏感信息;可读取唯一的ID号码。 13. **耐久性和数据保留**:具有10万次的典型耐久性循环,数据保留时间长达20年。 14. **封装选项**:提供SOP 208mil 8L、WSON 5x6 8L和TFBGA 6x8 24ball等多种封装形式,所有封装均符合RoHS、无卤素和REACH标准。 15. **工作温度范围**:支持工业级温度范围,确保在各种环境条件下稳定工作。 XM25QH128AHIG是适用于嵌入式系统、物联网设备、微控制器和其它需要大容量、高性能非易失性存储的领域的理想选择。其丰富的特性集和高度的灵活性使其能够在多种应用场景中发挥重要作用。
2025-08-30 10:53:56 2.25MB
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大型语言模型是一类通过深度学习技术训练得到的能够处理自然语言任务的复杂神经网络模型。这些模型能够理解、生成或转换自然语言文本,为各种应用提供了强大的支持。Jay Alammar和Maarten Grootendorst在他们的著作《动手学大语言模型》中,提供了对这一领域深入浅出的介绍和实践指南。这本对于行业内的实际应用有着非常重要的指导意义,中采用了高度视觉化的介绍方式,覆盖了语言模型在生成、表示和检索等应用方面,这使得读者能够迅速地理解和掌握这些模型的使用与优化。 本得到业界的广泛赞誉。例如,Nils Reimers(Cohere机器学习总监兼sentence-transformers的创造者)认为这本是理解语言模型实用技术的一个宝贵资源。Andrew Ng(深度学习AI的创始人)也对此给予了高度评价,认为它包含着插图和代码等元素,使得复杂主题变得易于理解。Josh Starmer(StatQuest的创始人)表示,在这本的每一页上,他都能学到在当前语言模型时代取得成功所必需的知识。Luis Serrano(Serrano Academy的创始人兼CEO)则强调了这本在算法进化、理论严格性和实用指导方面的结合,使之成为对任何对生成式人工智能感兴趣的读者来说必不可少的读物。 《动手学大语言模型》不仅提供了深入浅出的理论知识,还通过丰富的实例和全面的代码实验室,带领读者深入了解转换器模型、标记器、语义搜索、RAG等尖端技术的工作原理。读者通过阅读这本,将能够从语言模型的历史和最新进展中迅速成长,成为一名专家。此外,中内容涵盖了文本和视觉嵌入的融合,这为想要提升在生成式AI领域的知识水平的读者提供了丰富的案例研究和解决方案。 本强调了大型语言模型的实践应用和重要性,随着人工智能技术的快速发展,掌握这些知识变得日益重要。无论读者是学生、研究者还是行业专业人士,这本都能为其提供所需的实用知识和使用案例,帮助他们更有效地使用和提升对生成式AI的理解。
2025-08-29 09:59:27 21.37MB Large Language Models Transformers
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