本ABS模型通过输入车速、轮速，计算出滑移率，滑移率为1时表示车轮抱死，滑移率为0时表示车轮没有打滑，主要控制逻辑为滑移率大时减小制动压力，滑移率小时增大制动压力，将滑移率控制在理想水平，模型最后输出每个车轮的制动压力。 模型可以联合CarSim进行联合仿真。 matlab版本需要2019b及以上才能打开模型。

Model_Encrypt 对魔兽争霸地图使用的自定义模型进行简单加密 使用方法 将地图拖动到"将地图拖到这里来加密模型.bat"中,会生成一张新的地图,新的地图里的自定义模型将无法被导出 注意事项 模型加密原理非常简单,懂的人很快就能找到破解方法,因此这个加密只能阻止那些只会使用现成工具的人. 开发一个专门针对该加密的工具,或是更新现有工具来破解该加密都是非常简单的事情,也就是说这种模型加密随时可能失效,请不要过分依赖她. 该模型加密是我平时制作地图的副产物,抽空将其整理成了独立的工具,请不要期待我会经常升级维护该工具.遇到使用问题或发现BUG可以提交给我,我心情好的话会看一下的.

这是一个基于YOLOv8模型的热图生成工具，可以用来分析和可视化深度学习模型在图像识别和目标检测任务中的关注点。该工具使用Grad-CAM技术生成覆盖在原始图像上的热图，从而揭示了模型在预测时赋予图像不同部分的重要性。热图中不同颜色的区域显示了模型关注的程度，红色或黄色表示高度关注的区域，蓝色或绿色则表示关注度较低的区域。 该工具可以帮助研究人员、学生和AI工程师更好地理解和解释他们的模型，尤其是在进行模型调试和优化时。它对于提高模型透明度和加深用户对模型决策过程的理解非常有价值。 使用这个工具，用户可以对自己的图像数据集进行热图分析，从而洞察模型在处理特定图像或图像集时的行为模式。它适用于多种用途，包括但不限于自动驾驶车辆的视觉系统，安防监控，医疗图像分析，以及任何需要图像识别和目标检测的应用。 请注意，使用此工具需要基本的深度学习和计算机视觉知识，以及对YOLOv8模型和PyTorch框架的熟悉。 （该文件建议放在你yolov8项目根目录下）

水文模型SWMM模型与Lisflood模型耦合，很细的指导文档！！！还附有相关软件！！！近全网最全（除学术论文）！雨水管理模型SWMMH是美国环境保护局软件EPA SWMM的汉化版本，是一个动态降雨--径流模拟计算机程序，主要用于城市区域径流水量和水质的单一事件或者长期（连续）模拟。SWMMH 的径流组件模拟子汇水面积上接收降水，并产生径流和污染物负荷的过程。SWMMH的演算部分，计算通过由管道、渠道、蓄水/处理设施、水泵和调节器等构成的排水系统内的径流。SWMMH跟踪由多个时间步长构成的模拟时段内，每一子汇水面积内产生的径流水量和水质，每一管渠中的流量、水深和水质。

基于Elman神经网络模型的短期电力负荷预测模型_包满

一、什么是感知机模型？ 感知机是线性分类的二分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，分别用1和-1表示。感知机将输入空间（特征空间）中的实例划分为正负两类分离的超平面，旨在求出将训练集进行线性划分的超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得最优解。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 二、感知机模型 感知机的函数公式为：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅x+b) 其中www和bbb为感知机模型参数，w∈Rnw\in R^nw∈Rn叫做权值或者权值向量，b∈Rb\in Rb∈R叫做偏差，w⋅xw

FlaskApp

导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深，各有侧重，希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，第二篇和第三篇将于后续发布，敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法

Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法 2020年12月23日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。 这称为生成方法，它基于概率分布。 因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。 好的？ 因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。 因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。 然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。 所以也许我们得到这样的东西。 因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。 这是一个完整的学习过程。 现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？ 在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？ 就是这样。 好的，这是生成方法的高级概述。 因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。 好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。 我们称它们为一，二和三。 因此，标签空间y只是集合1、2和

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。