- 基于螺旋桨尺寸和转速计算推力的回归问题的深度学习模型。 数据来自 APC 螺旋桨网站，因此这只适用于 APC 螺旋桨。 - 也可作为在 APC 螺旋桨性能数据集中进行搜索的工具。 数据是从APC官方螺旋桨下载的链接： https : //www.apcprop.com/technical-information/file-downloads/

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使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

是一个库，可以使用不同的隐私训练PyTorch模型。 它支持在客户端上进行的代码更改最少的培训，对培训性能的影响很小，并允许客户端在线跟踪在任何给定时刻花费的隐私预算。 目标观众 此代码版本针对两个目标受众： ML从业者会发现这是培训差异性隐私模型的温和介绍，因为它需要最少的代码更改。 差异隐私科学家会发现这很容易尝试和修改，使他们能够专注于重要的事情。 安装 可以通过pip安装最新版本的Opacus： pip install opacus :warning_selector: 注意：这将带来最新版本的部门，它们在Cuda 10.2上。 如果您的环境使用的是较旧的Cuda版本（例如，Google Colab仍在Cuda 10.1上），则此方法将无效。 要在Colab上安装，请首先运行以下单元： pip install torchcsprng==0.1.3+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后，您可以像以前一样pip install opacus 。 在查看更多上下文。 您还可以直接从

具体介绍详情见：https://blog.csdn.net/liguoweioo/article/details/122220646

Android studio通过切换不同layout实现横竖屏适配

maketrans和translate函数是进行字符串字符编码的常用方法。本文着重点在于演示其基本用法和在不同版本下操作的差异。本文提到的2.X版本指2.6以上的版本，3.X版本指3.1以上的版本。     2.X版本把字符串基本分为两种：unicode字符串和8位字符串str，后者包含字节数据和我们常见的ASCII码数据；而3.X版本则重新对字符串进行了划分，分为了字节字符串bytes和文本字符串str，两者都是不可变的，所以添加了一个可变的字节字符串类型bytearray。      2.X版本中string类型和str、unicode类型大量方法是重复的，所以3.X版本不提倡使用stri

matlab开发-有限的不同平面方程使用相等的正方形网格。采用有限差分（中心）法求解拉普拉斯方程。