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。

哈密​​顿神经网络 Sam Greydanus，Misko Dzamba，Jason Yosinski | 2019年 论文： 博客： 基本用法 训练哈密顿神经网络（HNN）： 任务1：理想的质量弹簧系统： python3 experiment-spring/train.py --verbose 任务2：理想摆锤： python3 experiment-pend/train.py --verbose 任务3：真正的摆锤（来自本《论文）： python3 experiment-real/train.py --verbose 任务4：两体问题： python3 experiment-2body/train.py --verbose 任务4b：三体问题： python3 experiment-3body/train.py --verbose 任务5：像素摆锤（来自OpenAI G

Network programming has been around for a very long time, and it's definitely not a task for the faint-hearted. Boost.Asio provides an excellent abstraction over it, making sure that with a minimal amount of coding, you can create beautiful client-server applications and have tons of fun doing it. And it throws some extra non-networking features, just as a bonus! Code that uses Boost.Asio is compact, easy to read, and if you follow what I describe in the book, it is bug-free. 标题《Boost.Asio C++ Network Programming》和描述表明本文档是一本关于使用Boost.Asio库进行C++网络编程的电子书。网络编程是一项要求严谨的复杂任务，涉及底层的网络通信和协议处理。Boost.Asio提供了一种简便的抽象层，使得开发者能够在较少的编码工作下创建功能完善的客户端-服务器应用程序，同时享受到编程的乐趣。此外，Boost.Asio的代码风格紧凑且易于阅读。本书的作者John Torjo，是一位经验丰富的C++专家，拥有超过15年的编程经验，大部分时间从事C++开发。他在C++编程方面的文章发表在专业杂志上，包括Dr. Dobb's等。在这本电子书中，作者通过实际例子增强了读者的C++网络编程技能。 从标签中可以看出，这本书专门讨论Boost.Asio库在C++中的应用，Boost.Asio是一个跨平台的C++库，专门设计用于网络和低级别I/O编程。该库提供了一种异步I/O的解决方案，可以用于构建高性能的网络应用程序，包括服务器和客户端。Boost.Asio的抽象层次使得程序设计者可以不必直接与底层的套接字编程打交道，从而减少工作量并降低错误发生的机会。 电子书的内容包括了对Boost.Asio的详细介绍、实际编程示例和技巧。这些内容旨在帮助读者掌握Boost.Asio进行网络编程的方法，包括如何使用它建立连接、处理异步操作以及如何管理不同类型的网络资源。此外，书中可能还讨论了Boost.Asio的错误处理机制以及如何在开发中避免常见的陷阱和问题。作者可能还提供了对网络编程中高级主题的探讨，如异步操作的深层次使用、跨平台网络编程的注意事项以及网络协议的设计和实现。 尽管电子书旨在简化网络编程的学习过程，作者也强调了遵循书中指南可以确保编写出无bug的代码。然而，电子书中的信息是“售出无保证”，也就是说读者需要理解信息可能存在的局限性，并且作者、出版商、经销商和分销商不应对由此书直接或间接造成的任何损害负责。 此外，电子书的版式、封面设计、技术校对和其他制作流程可能涉及多个贡献者和专业人士，包括项目协调员、审稿人、排版者、封面设计者以及技术编辑等。John Torjo在本书中将自己的编程经验和对网络编程的理解进行了分享，对于希望提升C++网络编程能力的读者而言，这是一本宝贵的学习资源。通过阅读这本书，读者可以学习到如何利用Boost.Asio库来简化和优化网络通信的处理，使得创建复杂的网络应用程序变得更为高效和轻松。

Designing for Cisco Network Service Architectures (ARCH) Foundation Learning Guide CCDP ARCH 300-320(4th) 英文无水印原版pdf 第4版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

脑机接口(BCI)是一项有可能改变世界的前沿技术。脑电图（EEG）运动图像（MI）信号已被广泛用于许多BCI应用中以协助残疾人控制设备或环境、甚至增强人的能力。然而大脑信号解码的有限性能限制了BCI行业的广泛发展。在这篇文章中，我们提出了一个基于注意力的时间卷积网络(ATCNet)用于基于EEG的运动图像分类。该ATCNet模型利用多种技术来提高MI分类的性能，参数数量相对较少。ATCNet采用了科学的机器学习来设计一个特定领域的深度学习模型，具有可解释和可说明的特征，多头自我关注来突出MI-EEG数据中最有价值的特征，时间卷积网络来提取高层次的时间特征，以及基于卷积的滑动特征。颞部卷积网络提取高层次的时间特征，基于卷积的滑动窗口有效地增强了MI-EEG数据。所提出的模型在BCI中的表现优于目前最先进的技术。在IV-2a数据集中，提议的模型优于目前最先进的技术，准确率为85.38%和70.97%。

在网络上共享一台计算机的USB设备，这里是USB.Over.Network.Server 注册机

时间敏感网络（Time-Sensitive Networking，简称TSN）是一种网络技术，主要针对实时性、低延迟和高可靠性有严格要求的应用场景，如工业自动化、音频视频流传输、汽车网络以及航空航天等。TSN是建立在IEEE 802.1标准框架下的一系列子标准，旨在确保网络数据传输的精确性和一致性。 IEEE 802.1Q标准是TSN的核心部分之一，它定义了虚拟局域网（VLAN）桥接协议。在2014年修订的IEEE Std 802.1Q-2014版本中，对原有的2011版进行了更新，以适应不断发展的网络需求。该标准不仅规范了VLAN桥接的基本功能，还涵盖了TSN的关键特性，如时间同步、流量调度、优先级队列和帧间间隔控制等。 1. **时间同步**：TSN网络中的设备需要精确的时间同步，以确保数据在预定的时间点准确传输。这通过IEEE 802.1AS（通用精确时间协议，Generalized Precision Time Protocol）实现，允许网络设备与一个全局参考时钟进行同步，从而达到微秒级的精度。 2. **流量调度**：TSN引入了复杂的流量控制策略，如IEEE 802.1Qbv（时间感知调度，Time-Aware Shaper），确保关键数据包能够在指定的时间窗口内优先传输，保证服务质量（QoS）。 3. **优先级队列**：利用IEEE 802.1P的优先级标记，TSN能够为不同类型的流量分配不同的优先级，确保高优先级的数据包不被低优先级的数据包阻塞。 4. **帧间间隔控制**：IEEE 802.1Qci（帧间隔控制，Frame Spacing Control）规定了帧之间的最小间隔，防止数据包碰撞，确保数据流的连续性和稳定性。 5. **故障恢复和冗余**：TSN还包含了故障检测和快速恢复机制，如IEEE 802.1CB（帧重复，Frame Replication and Elimination）和802.1Qcc（协作桥接，Coordinated Switching），以提高网络的可靠性。 6. **管理与配置**：TSN网络的管理和配置通常依赖于IEEE 802.1CBRS（集中式带宽资源管理，Centralized Bandwidth Resource Scheduling）和802.1Qcc，确保网络资源的有效分配和动态调整。 TSN的这些特性使得它在实时应用中具有显著优势，能够提供传统以太网所无法比拟的性能。随着物联网（IoT）、5G通信和自动化技术的发展，TSN有望在未来的工业和消费市场中发挥越来越重要的作用。

句子分类 该项目的目标是根据类型对句子进行分类： 陈述（陈述句） 问题（疑问句） 感叹号（感叹句） 命令（命令句） 以上每个广泛的句子类别都可以扩展，并且可以进行更深入的介绍。 这些网络和脚本的设计方式应该可以扩展，以对其他句子类型进行分类（如果提供了数据）。 它是为在应用开发的，并在上随附了有关构建实用/应用的神经网络的。 请随意添加PR，以自由更新，改进和使用！ 安装 如果您有GPU，请安装CUDA和CuDNN（在您选择的系统上） 安装要求（在python 3上，python 2.x无效） pip3 install -r requirements.txt --user 执行： 预训练模型： python3 sentence_cnn_save.py models/cnn 要建立自己的模型： python3 sentence_cnn_save.py models/

CWNA Certified Wireless Network Administrator Study Guide Sixth Edition, English

这是利用unity开发的一个联机游戏，可以下载后，直接复制粘贴到unity3d中新建的项目中的assets文件夹中，在file里面进行setting另起一个窗口作为服务器，游戏的编译运行窗口作为客户端即可进行相关的测试