内容概要：本文介绍了Python实现GWO-BiLSTM-Attention多输入分类预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习在多模态数据处理中的需求，旨在通过结合灰狼优化（GWO）、双向LSTM（BiLSTM）和注意力机制（Attention），构建一个高效处理多源数据的分类预测模型。文章详细阐述了项目的目标与意义，如提高分类精度、增强模型优化能力和解释性、实现多模态数据融合等。项目面临的主要挑战包括数据预处理、模型复杂性、优化问题、跨模态数据融合和模型泛化能力。文章展示了模型的具体架构，包括GWO优化模块、BiLSTM模块、Attention机制模块和融合层，并提供了相应的代码示例，涵盖GWO算法、BiLSTM层和Attention机制的实现。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对深度学习和机器学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①提高多模态数据分类任务的精度，如医疗诊断、金融预测、情感分析等；②通过GWO优化算法提升模型的超参数优化能力，避免局部最优解；③通过Attention机制增强模型的解释性，明确输入特征对分类结果的影响；④通过BiLSTM捕捉时间序列数据的前后依赖关系，提升模型的鲁棒性。 其他说明：该项目不仅在学术研究上有创新，还在实际应用中提供了有效的解决方案，适用于多个领域，如医疗、金融、智能推荐、情感分析、自动驾驶和智能制造等。此外，文章还展示了如何通过绘制性能指标曲线来评估模型的效果。

内容概要：本文介绍了如何使用 MATLAB 和鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN），以实现多变量时间序列的精确预测。文章详细描述了数据处理、WOA算法的设计与实现、CNN模型的构建与训练、模型评估与结果可视化等各个环节的具体步骤。同时，提供了完整的程序代码和详细的注释说明。 适合人群：具备一定的 MATLAB 编程基础，对时间序列预测、深度学习及优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：主要用于金融预测、能源调度、气象预报、制造业和交通流量预测等领域，旨在通过优化的 CNN 模型提高预测的准确性和鲁棒性。 其他说明：文章还探讨了项目的背景、目标与挑战，以及未来可能的改进方向。通过实验结果展示了模型的有效性和优越性。

FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch（RandAugment）中可用。 结果 CIFAR10 ＃标签 40 250 4000 纸（RA） 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 ＃标签 400 2500 10000 纸（RA） 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模

共有144节锂离子电池，包含三种不同的SOC(0%SOC，50%SOC和100%SOC)，在4种不同的温度(-40℃，-5℃，25℃，50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃，-5℃，25℃，50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中，0%SOC，50%SOC和100%SOC，每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组，每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如：电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后，在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中，通过将累积容量计算到最大容量的一半，将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后，取出电池进行容量和阻抗测试。

Win10 + VS2022 + OpenCV 4.7 + contrib + cuda加速 编译 https://blog.csdn.net/Kasper_2009/article/details/130384029

斯坦福大学机器学习教程中文以及深度学习笔记;方便要深入学习原理的童鞋打印下载

AI深度学习文档

本文档是针对吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai)，由黄博士整理。

这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造

资源中包含三个PDF，分别是大牛整理的吴恩达机器学习视频课笔记完整版、深度学习笔记最新版以及吴恩达新书（Machine Learning Yearning）。三本书理论与实践结合，学习了机器学习算法后，Machine Learning Yearning将展示如何构建机器学习项目，使机器学习算法发挥作用。配合网易云吴恩达老师的视频一起食用效果更佳呦！