NAM：神经加性模型-可解释的机器学习与神经网络 | | NAM是用于广义加性模型研究的库。 神经加性模型（NAM）将DNN的某些表达能力与广义加性模型的固有清晰度结合在一起。 NAM学习神经网络的线性组合，每个神经网络都参与一个输入功能。 这些网络经过共同训练，可以学习其输入特征和输出之间的任意复杂关系。 概述 去做： 用法 $ python main.py -h usage: Neural Additive Models [-h] [--training_epochs TRAINING_EPOCHS] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--output_regularization OUTPUT_REGULARIZATION]

NS使用 awk tcl nam等工具进行丢包率、延时等进行分析

磁链观测器实现无感FOC

npm 安全名称 检查 npm 包名称：检查它是否有效，并将范围和包名称部分分开。 它检查以下规则（来自 ）： 名称必须少于 214 个字符。 这包括范围包的范围。 名称不能以点或下划线开头。 新包的名称中不得包含大写字母。 该名称最终成为 URL 的一部分、命令行上的参数和文件夹名称。 因此，名称不能包含任何非 URL 安全字符。 安装 $ npm install --save npm-safe-name 用法 var npmSafeName = require ( 'npm-safe-name' ) ; npmSafeName ( 'package-name' ) . toString ( ) ; npmSafeName ( 'package-name' ) . name ; //=> 'package-name' npmSafeName ( '@my-scope/pa

记录自己在学习nam动画演示时总结的经验和问题

Leach协议仿真的nam动画实现 1、标出基站节点“BS”，在几点的上方标注“BS”。 2、分簇后标出簇头节点，并将每一簇的节点分别出来。 3、每一轮过后重新分簇，重新标出簇头节点，并将每一簇的节点分别出来。