五一杯数学竞赛本人原创作品，最终成绩一等奖，其中算法可作为学习资料

强化学习DDPG算法在Simulink与MATLAB中的实现与应用：自适应PID与模型预测控制融合的新尝试,基于强化学习DDPG算法的自适应控制及机械臂轨迹跟踪优化研究,强化学习算法，DDPG算法，在simulink或MATLAB中编写强化学习算法，基于强化学习的自适应pid，基于强化学习的模型预测控制算法，基于RL的MPC，Reinforcement learning工具箱，具体例子的编程。 根据需求进行算法定制： 1.强化学习DDPG与控制算法MPC，鲁棒控制，PID，ADRC的结合。 2.基于强化学习DDPG的机械臂轨迹跟踪控制。 3.基于强化学习的自适应控制等。 4.基于强化学习的倒立摆控制。 ,核心关键词： 强化学习算法; DDPG算法; Simulink或MATLAB编写; MPC; 自适应PID; 模型预测控制算法; RL工具箱; 结合控制算法; 鲁棒控制; 轨迹跟踪控制; 机械臂; 倒立摆控制。,强化学习在控制系统中的应用与实现：从DDPG到MPC及PID鲁棒自适应控制

PyTorch学习课件 PyTorch是当前深度学习领域中最流行的开源机器学习库之一，本资源旨在为读者提供PyTorch的学习课件，涵盖深度学习的基本原理、PyTorch的开发环境、深度学习的基础网络、PyTorch框架等知识点。 深度学习的基本原理 深度学习是人工智能研究的一个子问题，使用深层神经网络来处理多维数据的一种神经网络学习方法。深度学习的基础原理包括大算力、大数据、梯度消失和梯度爆炸等。 PyTorch的开发环境 PyTorch的开发环境包括安装Anaconda、PyCharm的安装和配置、PyTorch的安装等步骤。Anaconda是一个科学计算环境，提供了Python和常用的包和库（numpy、matplotlib等）。PyCharm是一个专门针对Python的编辑器，提供了项目管理、代码完成、调试等功能。 深度学习的基础网络 深度学习的基础网络包括全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FCNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和基于注意力机制的神经网络（Attention Mechanism-based Neural Network）等。这些网络模型可以应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。 PyTorch框架 PyTorch框架是一个基于Python的机器学习库，提供了自动微分、动态计算图、模块化神经网络等功能。PyTorch框架的开发环境包括三个步骤：定义深度网络模型类、在模型类中定义网络层、在模型类的forward方法中定义网络的前向传播过程。 PyTorch的hello world程序 PyTorch的hello world程序是一个简单的Python程序，用于演示PyTorch的基本使用方法。程序中import torch模块，并print("hello world")，最后探究一下torch模块的基本使用方法。 课程目标 本课程的目标是让学生掌握深度学习的基本原理、PyTorch的开发环境和PyTorch框架的使用方法。课程将通过理论讲解、实践和讨论等方式，帮助学生更好地理解和掌握深度学习和PyTorch相关的知识点。

内容概要：本文详细介绍了利用PFC6.0进行巴西劈裂实验的方法和技术要点，涵盖二维和三维模型的建立、加载设置、声发射监测以及数据处理等方面。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多实用的经验技巧，如加载速率控制、接触模型选择、声发射数据处理等。此外，作者还探讨了一些有趣的实验现象及其背后的物理机制，如不同摩擦系数对抗拉强度的影响等。 适合人群：从事岩石力学研究、颗粒流仿真领域的科研人员和工程师。 使用场景及目标：帮助研究人员更好地理解和掌握PFC6.0在巴西劈裂实验中的应用，提高仿真的准确性和效率，优化实验参数设置，深入分析声发射数据，揭示岩石破坏过程中的微观机制。 其他说明：文章强调了调试过程中需要注意的关键点，如加载速率、接触模型的选择等，并提供了一些优化建议，如使用GPU加速计算、添加过渡颗粒等。同时，作者还分享了自己在实践中积累的一些经验和技巧，使读者能够更快地上手并解决常见问题。

这个数据集名为“Resume Dataset”，包含了来自不同职业的简历。它旨在帮助公司筛选合适的候选人，因为大型企业在招聘过程中往往面临大量简历，而没有足够的时间去逐一查看。这个数据集特别适用于机器学习算法的训练，以自动化简历筛选过程。 数据集中的简历涵盖了多个专业领域，如数据科学、IT、人力资源等，包含了求职者的教育背景、技能、工作经验等信息。这些信息对于进行多类分类、文本分析等任务非常有用。数据集的可用性评分为7.06，属于公共领域（CC0: Public Domain），意味着可以自由使用而无需担心版权问题。 数据集的更新频率为“从不”，表明这是一个静态的数据集，不会定期更新。它被标记为适合初学者使用，并且与职业和多类分类任务相关。数据集文件名为“UpdatedResumeDataSet.csv”，大小为3.11MB。此外，数据集在Kaggle上的页面显示，它被用于学习、研究和应用等多种目的，并且有用户基于此数据集创建了多个笔记本，如“Resume Screening using Machine Learning”和“Resume_NLP”，这些笔记本可能包含了如何使用数据

3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果 4.3 试编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为表4.2中数据生成一棵决策树。 5.5 试编程实现标准BP算法和累积BP算法，在西瓜数据集3.0上分别用这两个算法训练一个单隐层网络，并进行比较。

PaddleOCRSharp的例子，直接运行识别数字，注释详细，用于自学深度学习。PaddleOCRSharp是基于PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET工具类库，支持文本识别、文本检测、基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能。 PaddleOCRSharp封装极其简化，实际调用仅几行代码，极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别，同时提供不同的.NET框架使用，方便各个行业应用开发与部署。Nuget包即装即用，可以离线部署，不需要网络就可以识别的高精度中英文OCR。 本项目中PaddleOCR.dll文件是基于开源项目PaddleOCR的C++代码修改而成的C++动态库，基于opencv的x64编译而成的。 本项目只能在X64的CP 讲解文章：https://blog.csdn.net/m0_55074196/article/details/131895065?utm_source%20=%20uc_fansmsg github链接：https://github.com/raoyutian/PaddleOCRSharp/tree/main

内容概要：本文档是一份面向零基础的学习笔记，详细介绍了多模态模型的基础理论和技术要点，主要包括以下几个方面：初识Transformer和NLP基础，深入讲解Vision Transformer (ViT)的工作原理及其代码实现；详细介绍CLIP模型，涵盖模型架构、代码结构和训练过程；解析BLIP、BLIP2、Flamingo、MiniCPM-V等多个先进的多模态模型，涵盖预训练、图文对比学习、图文匹配、文本生成等方面的技术细节。此外，文档还提供了动手实验指南，帮助读者在实践中加深理解。 适合人群：初学者，尤其是对多模态模型感兴趣的科研人员、开发者。 使用场景及目标：适用于希望快速入门多模态模型领域的学习者。通过对这些模型的理解和实践，读者能够掌握多模态模型的基本原理和实际应用，为进一步研究和开发打下坚实的基础。 其他说明：文档不仅包含理论讲解，还提供了具体的代码示例和实践经验，适合结合代码进行学习。

Scratch是一种图形化编程语言，特别适合初学者和儿童学习编程。它通过积木式的编程块，让编程变得直观易懂。在这个“Scratch-基于scratch实现的LeNet5算法.zip”压缩包中，我们看到的是一个创新性的尝试，即使用Scratch来实现经典的LeNet5深度学习算法。这样的实践有助于简化复杂概念，让更多人了解和接触到深度学习。 LeNet5是由Yann LeCun在1998年提出的一种卷积神经网络（CNN）模型，它是最早的深度学习模型之一，主要用于图像识别。LeNet5的核心在于其卷积层和池化层的设计，这些层能够有效地提取图像特征，识别图像中的模式。它的结构包括两个卷积层、两个池化层、一个全连接层以及一个softmax分类层，这一设计为后续的深度学习模型如AlexNet、VGG、ResNet等奠定了基础。 在Scratch中实现LeNet5，首先需要理解Scratch的编程逻辑。尽管Scratch不直接支持构建复杂的数学运算和大规模的数据处理，但可以通过自定义积木或者扩展来实现。例如，可以创建一系列的函数来模拟卷积和池化操作，使用数组来存储图像数据和权重参数，通过循环结构来实现前向传播。同时，由于Scratch的可视化特性，我们可以清晰地看到每一步操作，这对于学习和教学来说非常有帮助。 为了在Scratch中实现LeNet5，你需要做以下几步： 1. 数据预处理：将图像数据转换成Scratch可以处理的格式，比如像素值的归一化。 2. 构建网络结构：创建对应的积木块来表示卷积层、池化层、全连接层等，并设置相应的参数，如滤波器大小、步长、填充等。 3. 初始化权重：为每个卷积核和全连接层分配随机权重。 4. 前向传播：通过调用自定义的函数，按照LeNet5的结构进行前向计算，得到预测结果。 5. 训练模型：设定损失函数（如交叉熵），并使用反向传播更新权重。由于Scratch不支持梯度下降，可能需要借助外部工具计算梯度，然后手动更新权重。 6. 验证与测试：用训练集和测试集对模型进行验证，观察模型的性能。 7. 可视化结果：利用Scratch的可视化特性，展示模型的训练过程和预测结果，增加交互性。 这个压缩包内的项目，无疑是一个有趣的教育工具，可以帮助初学者以更直观的方式理解深度学习的基本原理，尤其是LeNet5的工作机制。通过实际动手操作，不仅锻炼了编程技能，也加深了对深度学习的理解。如果你对这个项目感兴趣，可以下载并解压文件，跟随里面的指导一步步实现属于自己的LeNet5模型。

在石油工程领域，储层属性的准确预测是关键任务之一，因为这些属性直接影响着油田的开发效果和经济效益。本文将探讨如何运用深度学习技术，特别是神经网络，来预测储层的孔隙度（Porosity）和含水饱和度（Water Saturation）。孔隙度反映了储层岩石中储存流体的空间比例，而含水饱和度则表示储层中被水占据的孔隙空间的百分比。 我们需要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量的节点（称为神经元）和连接它们的权重构成。神经网络通过学习过程调整这些权重，以解决复杂问题，如非线性关系的建模。在本案例中，神经网络将从测井数据中学习并建立储层属性与输入特征之间的复杂关系。 Lasso回归是一种常用的统计学方法，它在训练模型时引入了L1正则化，目的是减少模型中的非重要特征，从而实现特征选择。在神经网络中，Lasso正则化可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的现象。通过正则化，我们可以找到一个平衡点，使模型既能捕获数据的主要模式，又不会过于复杂。 在预测储层属性的过程中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化或归一化等。数据标准化可以使不同尺度的特征具有可比性，有助于神经网络的学习。此外，特征工程也很关键，可能需要创建新的特征或对已有特征进行变换，以增强模型的预测能力。 接着，我们将构建神经网络模型。这通常涉及选择网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和每个层的神经元数量是超参数，需要通过实验或网格搜索来确定。激活函数如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等用于引入非线性，使模型能够处理复杂的关系。损失函数，如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE），用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。优化器如梯度下降或Adam（Adaptive Moment Estimation）负责更新权重，以最小化损失函数。 在训练过程中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则在模型最终评估时使用。通过监控验证集的性能，我们可以决定何时停止训练，避免模型过拟合。 模型的评估标准可能包括精度、R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方误差。对于储层属性预测，我们期望模型能给出高精度和低误差，以帮助工程师做出更准确的决策。 利用神经网络和Lasso正则化的深度学习方法可以有效地预测储层的孔隙度和含水饱和度。这一技术的应用可以提高石油资源的开发效率，减少勘探成本，并为未来的油气田管理提供有力的科学支持。通过不断优化模型和特征工程，我们有望实现更加精准的储层属性预测。