PSO-DBN 的回归预测方法，优化了隐藏层节点、反向迭代次数等关键参数，显著提升了预测性能。结合粒子群优化算法和深度置信网络，模型在数据回归任务中表现不错。交叉验证有效防止过拟合，让模型更稳健。你可以参考文中的 Matlab 代码示例，快速实践这个方法，挺实用的哦！适合金融数据、气象预测等场景，提
HarmonyOS 0 次浏览
在现代云计算环境中，Docker因其轻量级的虚拟化技术，已成为开发者和运维人员的首选工具。对于需要高度定制网络环境的大型企业或应用，简单的端口映射可能无法满足需求。青云Docker网络插件通过集成青云的SDN服务，为每个Docker容器提供独立的网卡，直接与SDN网络对接，极大增强了网络灵活性和安全
Docker 21 次浏览
AFN 深度应用 基础用法解读: 解析 AFN 的核心功能与基本使用方法，涵盖网络请求发送、数据解析、进度监控等关键环节。 封装策略: 探索构建自定义网络请求管理类的方法，实现代码复用和模块化设计，提升开发效率。 进阶技巧: 深入探讨 AFN 高级特性，如网络状态监测、请求队列管理、文件上
IOS 19 次浏览
使用合适的工具读取PCI配置信息，确保数据准确性和完整性。
C++ 20 次浏览
样本过小影响网络学习，大规模数据集显得十分重要，此脚本帮助深度学习爱好者利用现有资源挖掘网络中的图像数据，扩充样本。[声明，请合法合规使用本脚本，因使用过程中出现任何损失，本人概不负责]
Python 18 次浏览
基于深度神经网络的流量异常检测，结合网络入侵检测系统（IDS），能够有效识别各种网络攻击。通过使用 CICIDS2017 数据集、Pandas 预数据，配合 TensorFlow 和 Keras 构建神经网络模型，能够准确地检测出流量中的异常行为，尤其适用于大规模网络环境。这种方法的优势在于利用神经
Python 0 次浏览
在iOS开发中，Core Location是苹果提供的一套强大的框架，用于获取设备的地理位置信息。它允许开发者集成到应用中，实现精准的定位服务，包括经纬度坐标、海拔、速度等数据。本示例将深入讲解如何使用Objective-C通过CLLocationManager进行定位。首先，需要导入必要的框架：
IOS 15 次浏览
想了解深度学习？这个《Artificial Intelligence with Python - Deep Neural Networks》视频教程挺适合入门的。课程通过实际案例，带你从人脸、物体跟踪开始，到建立神经网络和 OCR，强化学习。用的是比较流行的TensorFlow，可以帮你理解卷积神经
Python 0 次浏览
HarmonyOS 2俄罗斯方块：深度Q网络加持 该项目展示了如何使用深度Q网络(DQN)训练AI玩俄罗斯方块。训练成果显著，AI能够消除1000多行方块。 工作原理 项目利用强化学习来决定在特定状态下采取何种行动以最大化奖励。 状态选择 最初尝试使用二维数组表示游戏面板状态，但由于神经网络需要更高
HarmonyOS 25 次浏览