内容概要：配置环境：php7.3 + Redis 1、首先吧大猿人中控系统压缩包上传到服务器内进行解压，然后吧数据库文件导入数据库内 2、修改/application/database.php 文件进行配置链接数据库 3、站点运行目录改为/public 即可搭建完成！ 后台地址：域名+/admin.php 账号：admin 密码：Aa123456 代理中心地址：域名 + /agetn.php 能学到什么：配置环境：php7.3 + Redis 1、首先吧大猿人中控系统压缩包上传到服务器内进行解压，然后吧数据库文件导入数据库内 2、修改/application/database.php 文件进行配置链接数据库 3、站点运行目录改为/public 即可搭建完成！ 后台地址：域名+/admin.php 账号：admin 密码：Aa123456 代理中心地址：域名 + /agetn.php

Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证与Kfold参数寻优案例：优化模型性能的实用方法,Matlab实现BP神经网络K折交叉验证，Kfold寻参案例 ,Matlab; BP神经网络; K折交叉验证; Kfold寻参案例; 参数优化。,Matlab实现K折交叉验证BP神经网络寻参案例 BP神经网络，即反向传播神经网络，是人工神经网络的一种，主要用于分类和回归等机器学习任务。在实际应用中，为了提高模型的泛化能力和预测精度，K折交叉验证和参数寻优是不可或缺的步骤。K折交叉验证是指将原始数据集随机分为K个大小相似的互斥子集，每次用K-1个子集的合集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，这样可以循环K次，最终得到K个测试结果的平均值作为模型的性能指标。这种方法能有效评估模型在未知数据上的表现，避免过拟合现象的发生。 参数寻优，尤其是针对BP神经网络，主要是通过搜索算法找到最优的网络结构和权重参数。其中Kfold参数寻优是指在K折交叉验证的基础上，对每个训练集再进行K折交叉验证，从而对模型参数进行精细调优。Kfold寻参可以使用网格搜索、随机搜索或者贝叶斯优化等方法来实现。 在Matlab环境中实现这些功能，需要对Matlab编程语言和神经网络工具箱有较深的了解。Matlab提供了强大的函数库和工具箱，其中神经网络工具箱可以帮助用户快速搭建和训练神经网络模型。通过编写相应的Matlab脚本，可以方便地实现BP神经网络的构建、训练、测试以及K折交叉验证和参数寻优。 案例分析是理解理论和实践相结合的重要途径。本案例通过实际数据集的应用，展示了如何使用Matlab实现BP神经网络模型的构建，并通过K折交叉验证和参数寻优方法来提升模型性能。通过对比不同参数设置下的模型表现，分析和探讨了参数对模型性能的影响，从而找到最优化的模型配置。 文章中提到的“柔性数组”这一标签可能指的是一种数据结构或者编程中的数组应用技巧，但在神经网络和交叉验证的上下文中没有提供足够的信息来解释其具体含义。这可能是一个笔误或者是与案例分析不相关的独立研究主题。 本案例详细介绍了在Matlab环境下实现BP神经网络、进行K折交叉验证以及参数寻优的步骤和方法，通过实际操作提高模型性能，具有较高的实用价值和指导意义。文章强调了理论与实践相结合的重要性，并通过具体的案例分析加深了读者对这些概念的理解。

折弯系数表:板厚、折弯角度、扣除系数等等

在SolidWorks中，钣金折弯扣除参数是用于精确计算钣金件展开长度的重要设置，这对于制造过程中的尺寸控制和材料成本估算至关重要。本文件主要针对Q235-A冷扎板、发纹不锈钢板、镜面板不锈钢板等常用材质的钣金折弯加工提供了具体的参数设置指导。 理解SolidWorks的钣金展开计算涉及到三个关键因素：折弯系数、K因子和折弯扣除。折弯系数是描述钣金在折弯过程中材料变形的参数，而K因子则与材料的内侧半径和外侧半径有关，是衡量折弯时材料压缩程度的指标。折弯扣除则是指在计算展开长度时需要减去的部分，以补偿折弯产生的内部空间。 接下来，我们详细探讨公司采用的折弯扣除计算方法。在SolidWorks中，总平展长度Lt的计算公式为Lt = A + B - BD，其中A和B分别代表折弯前钣金的两个非折弯部分的长度，而BD是折弯扣除值。 根据公司的生产经验，对于不同厚度的钣金，折弯扣除值BD有不同的设定。例如，对于厚度为0.8mm和1mm的钣金，BD值等于2t，即两倍的钣金厚度；厚度为1.2mm和1.5mm的钣金，BD值为2t - 0.3。以此类推，随着钣金厚度的增加，BD值会逐渐增加，如2mm时为2t - 0.5，直至10mm时为2t - 3.5。这些设定旨在确保展开长度的准确性，以匹配实际折弯后钣金的最终尺寸。 在SolidWorks软件中设置这些折弯扣除值时，需要确保与公司的生产经验和实际折弯测量结果相一致。当引入新的钣金厚度时，可以利用现有的线性插值方法来估算合适的折弯扣除值。例如，如果新厚度位于已知厚度之间，可以通过线性内插计算出对应的BD值，以保证计算的精度。 SolidWorks的钣金折弯扣除参数设置是一个结合理论计算、实践经验以及实际测量的过程。正确地设定这些参数能够确保设计的钣金件在折弯后达到预期的尺寸，从而提高生产效率和产品质量。在实际操作中，工程师应根据公司的具体设备、材料特性和工艺条件灵活调整和优化这些参数，以实现最佳的设计效果。

共轴偏光瞳系统克服了共轴系统视场角有限，离轴系统加工和装配困难等缺点，能更好满足空间对地观测等领域的要求。由共轴三反系统求解共轴偏光瞳无遮拦三反射镜光学系统的初始结构参数，设计了焦距为3000mm，F数为10的共轴偏光瞳的三反射光学系统。设计结果表明：该系统视场角达8°×0.8°，空间频率50lp/mm，调制传递函数值均大于0.55，接近衍射极限，满足系统对成像质量的要求。

资源描述 内容概要 本资源提供了基于LightGBM模型的贝叶斯优化过程的代码实现。通过使用贝叶斯优化算法，本代码可以高效地调整LightGBM模型的超参数，以达到优化模型性能的目的。同时，代码中还集成了k折交叉验证机制，以更准确地评估模型性能，并减少过拟合的风险。 适用人群 机器学习爱好者与从业者 数据科学家 数据分析师 对LightGBM模型和贝叶斯优化算法感兴趣的研究者 使用场景及目标 当需要使用LightGBM模型解决分类或回归问题时，可以使用本资源中的代码进行模型超参数的优化。 希望通过自动化手段调整模型参数，以提高模型预测精度或降低计算成本的场景。 在模型开发过程中，需要快速找到最优超参数组合，以加快模型开发进度。 其他说明 代码使用了Python编程语言，并依赖于LightGBM、Scikit-learn等机器学习库。 代码中提供了详细的注释和说明，方便用户理解和使用。 用户可以根据自身需求，修改代码中的参数和配置，以适应不同的应用场景。

基于卡特彼勒(徐州)有限公司的数控板料折弯机,对折弯工艺的设计、折弯机的选择、折弯头模具的选择、折弯工艺力的计算及折弯精度的影响做了较为详细的阐述,为进一步的数控板料折弯工艺研究提供参考。

针对主流规范对浓缩池温度作用的计算原则及方法规定不够明确,影响浓缩池结构安全的情况。综合《建筑结构荷载规范》、《给水排水工程构筑物结构设计规范》、《给水排水工程钢筋混凝土水池结构设计规程》及Sap2000有限元分析,通过对Φ35m大直径浓缩池在两种主要温度作用下的计算和分析,论述了正确足额考虑温度作用的必要性,并提出几点设计施工建议。

居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。

C# 通过Graphics对象绘制，通过这个对象中FillRectangle(),DrawLine等方法绘制线段，记录坐标轴的位置，显示该图标中对应的信息等