内容概要：本文详细介绍了基于混合整数线性规划(MILP)和双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的用户侧储能系统优化运行策略。该策略旨在解决深度强化学习在储能控制中难以严格满足运行约束的问题。通过MILP确保动作的可行性，利用TD3进行优化决策，研究建立了考虑电池退化成本的运行优化模型。文章提供了详细的代码实现，包括环境建模、MILP求解器、TD3算法、增强型MILP求解器、完整训练流程、性能对比分析以及实时调度测试。此外，还深入分析了核心创新点，如约束处理机制和成本优化，并展示了算法的完整实现过程。 适合人群：具备一定编程基础，对储能系统优化、深度强化学习和混合整数线性规划感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①研究和开发用户侧储能系统的优化运行策略；②理解和应用MILP和TD3结合的技术来提升储能系统的运行效率和降低成本；③评估不同算法（如TD3和MILP-TD3）在储能控制中的性能差异。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者复现实验结果。文中强调了关键实现细节，如电池退化成本模型、严格的约束处理机制以及完整的性能评估指标。通过这些内容，读者可以深入了解并实践基于MILP-TD3的储能系统优化方法。

本资源包含一个端到端的验证码识别深度学习项目,使用Python和TensorFlow/Keras实现。内容涵盖数据集生成、模型设计、训练、测试和优化等过程。 适用人群: 想学习深度学习项目实践的AI工程师、想开发验证码识别产品的企业技术人员 使用场景: 该项目可用于学习实践深度学习开发流程,也可以修改和扩展应用到实际包含验证码的产品中,如注册登录、网站安全等场景。 目标: 通过该项目可以掌握验证码识别任务的深度学习方法,包括数据制作、模型设计、训练和部署。可以进一步应用和扩展到其他视觉识别领域。 其他说明: 项目基于TensorFlow和Keras实现、包含详细的代码注释和使用说明、可以自定义训练模型,也提供了预训练模型、欢迎基于该项目进行改进与探讨

1.本项目基于网络开源平台Face++ . API，与Python 网络爬虫技术相结合，实现自动爬取匹配脸型的发型模板作为造型参考，找到最适合用户的发型。项目结合了人脸分析和网络爬虫技术，为用户提供了一个个性化的发型推荐系统。用户可以根据他们的脸型和偏好来寻找最适合的发型，从而更好地满足他们的美容需求。这种项目在美容和时尚领域具有广泛的应用潜力。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Pycharm环境。 3.项目包括4个模块: Face++ . API调用、数据爬取、模型构建、用户界面设计。Face++ . API可检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标，只要注册便可获取试用版的API Key,方便调用；通过Selenium+Chrome无头浏览器形式自动滚动爬取网络图片，通过Face++性别识别与脸型检测筛选出用发型模板，图片自动存储指定位置并按性别、脸型序号形式命名。模型构建包括库函数调用、模拟用户面部图片并设定路径、人脸融合。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132868949

深度学习是一种机器学习的方法，其核心概念源自于人工神经网络，这是一种受生物神经网络启发的计算模型。神经网络由大量相互连接的处理单元（即神经元）组成，每个神经元通过带有可调节权重的连接与其他神经元相互通信，这些权重能够根据经验进行调整，从而赋予网络以学习能力。在神经网络中，通过正向传播算法，输入信号经过加权求和和非线性函数映射后逐层向前传递，直至产生输出，而反向传播算法则用于训练网络，通过最小化代价函数来不断调整权重，实现网络输出与真实值之间的误差最小化。 在深度学习的发展历程中，出现了一系列的网络结构，如堆叠自编码器（Stacked Auto-Encoder）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以及深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）等。这些网络结构在处理图像、语音和自然语言等复杂数据方面取得了显著的成效。例如，卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用非常广泛，能够从原始像素数据中学习到层次化的特征表示。 尽管深度学习在多个领域取得了巨大成功，但仍然面临着诸多挑战。在训练深度神经网络时，最常遇到的问题之一是易陷入局部极小值问题，导致网络未能达到全局最优解。此外，深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，且对于如何选择合适的隐层和隐节点个数，学术界目前还没有一个普遍适用的理论指导。 为了改善这些问题，研究人员提出了多种优化策略。例如，通过引入动量项或采用改进的梯度下降方法（如MBP/MFBP算法）以提高学习效率。深度学习的实质是通过建立多层的深度模型，使用海量的训练数据来学习更有效的特征表示，而非简单地增加模型复杂度。深度模型之所以强大，是因为它们能够通过分层的方式提取数据的高层特征，这在图像和语音等数据的处理中尤为重要。 深度学习中的深度模型之所以能够比浅层模型更好地逼近非线性函数，是因为它们拥有更深层的网络结构和更少的参数，使得模型能够在降低过拟合风险的同时，增强模型的泛化能力。深度学习的最终目的是通过特征学习，提高分类或预测的准确性，而深层模型的构建仅仅是一种手段。 深度学习正不断推动着人工智能技术的边界，其在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的应用已经展现出巨大的潜力和实际价值。随着研究的深入和技术的进步，深度学习有望解决更多复杂的问题，实现更多令人激动的应用。

### C语言深度进阶篇-王桂林- #### 数据类型 - **内存**：在计算机科学中，内存（Memory）是用于存储数据的地方。在C语言中，数据存储于内存的不同区域，例如栈、堆等。栈空间用于存放局部变量、函数参数及返回地址等；而堆则用于动态分配内存。 - **补码**：补码是二进制数值的一种表示方法，主要用于负数的表示。补码使得加法和减法操作可以统一为加法操作，简化了处理器的设计。 - **运算规则**：正数的补码等于其原码，即不改变；对于负数，将其二进制形式除符号位外按位取反后加1得到该数的补码。 - **补码特点**：补码的最高位代表符号位，0表示正数，1表示负数。补码的表示范围比原码大，且支持对称表示，即对于任何非零整数x，-x的补码表示也是唯一的。 - **char(8位)补码的展示**：一个char类型的变量占据8位（1字节），它可以用来表示-128到127之间的整数。例如，-1的补码表示为11111111，而127的补码表示为01111111。 - **数据类型**：C语言提供了多种数据类型来存储不同类型的数据，如整型(int)、浮点型(float)、字符型(char)等。 - **数据类型**：包括基本数据类型和复合数据类型。基本数据类型如int、char等，复合数据类型如数组、结构体等。 - **范围计算**：每种数据类型都有其特定的取值范围。例如，int类型的范围通常为-2^31到2^31-1。 - **数据类型是对内存的格式化**：数据类型定义了如何解释内存中的位序列。不同的数据类型会根据其定义解释相同的位序列为不同的值。 - **类型转换**：在C语言中，经常需要进行类型转换以满足某些操作的需求。 - **类型转换的原理**：类型转换涉及到内存中数据的重新解释，而不改变实际存储的位模式。 - **隐式转换**：当不同类型的变量进行运算时，C语言会自动进行类型转换，使所有操作数具有相同的类型。例如，在表达式`int + float`中，int会被转换为float。 - **显示(强制类型)转换**：通过显式指定类型来强制转换数据类型。这通常使用类型转换运算符来完成，如`(int)float_var`将float变量转换为int类型。 #### 进程空间 - **进程空间**：进程空间是指进程在内存中的布局。它由多个部分组成，包括文本段、数据段、堆和栈等。 - **进程/程序**：程序是在磁盘上的静态指令集合，而进程是程序执行的实例。每个运行的程序都有一个对应的进程。 - **程序**：程序是由一系列指令和数据组成的文件，通常存储在硬盘上。 - **进程**：进程是在内存中运行的程序实例，它包含程序代码、数据以及操作系统为进程分配的资源。 - **数据在进程空间的存储**：进程空间中的数据被分为不同的区域，包括栈、堆、全局区等。这些区域分别存储不同的数据类型。 - **函数的压栈与出栈**：在调用函数时，会将函数的局部变量、参数和返回地址等压入栈中；函数执行完毕后，这些数据将被弹出栈。 #### 数组 - **一维数组**：一维数组是一系列相同类型元素的集合，它们在内存中连续存储。 - **本质**：一维数组实际上是一个连续的内存块，其中的每个元素都占据固定的内存空间。 - **初始化**：可以在声明数组时对其进行初始化，或者之后使用循环等方式逐个赋值。 - **访问**：通过索引访问数组中的元素，索引从0开始。 - **作参数传递**：数组作为参数传递时，实际上是传递数组首元素的地址。 - **返回堆中一维数组**：可以通过函数返回堆中分配的一维数组，但需要注意释放内存避免内存泄漏。 - **二维数组**：二维数组是元素构成矩阵形式的数组，通常用来表示表格或矩阵。 - **本质**：二维数组在内存中依然是连续存储的，可以视为一维数组的扩展。 - **初始化**：同样可以在声明时初始化二维数组，或者之后通过循环等方式逐个赋值。 - **线性存储**：尽管二维数组在逻辑上呈现为二维结构，但在物理存储上仍然是一维连续存储。 - **作参数传递**：二维数组也可以作为参数传递，同样传递的是首元素的地址。 - **数组指针**：数组指针是一种特殊的指针类型，它可以指向数组的首地址。 - **定义**：数组指针定义时需要指定指向的数组类型。 - **别名**：数组名本身就是一个指针，指向数组的第一个元素。 - **数组指针与数组名**：两者本质上都是指向数组首元素的地址，但使用场景有所不同。 - **应用**：数组指针常用于遍历数组、作为函数参数传递数组等场景。 - **多维数组**：多维数组是指两个或两个以上维度的数组。 - **本质分析**：多维数组在内存中依然是一维连续存储的。 - **形像描述**：多维数组可以形象地理解为表格或立方体等形式。 #### 指针 - **内存编址与变量地址**：指针变量是用来存储其他变量地址的变量。 - **编址**：内存中的每个位置都有一个唯一的地址，用于标识该位置。 - **变量地址**：变量在内存中的位置，即其地址。 - **指针与指针变量**：指针是C语言中一个非常重要的概念，用于处理内存地址。 - **指针的本质**：指针实际上就是内存地址。 - **指针变量**：指针变量是用来存储内存地址的变量。 - **课堂实战**：通过编写简单的指针程序来加深理解。 - **二级指针**：二级指针是指向指针的指针，可以用来操作指针变量。 - **定义与初始化**：定义二级指针时，需要使用两次星号。 - **间接数据访问**：通过二级指针可以间接访问其指向的指针所指向的数据。 - **二级指针的步长**：二级指针的步长取决于它指向的指针类型。 - **指针数组(字符指针数组)**：指针数组是数组的元素均为指针的数组。 - **定义**：定义指针数组时，需要指定数组大小以及数组元素的类型。 - **使用**：可以通过下标访问指针数组中的元素，并进一步访问这些元素所指向的数据。 - **二级指针访问指针数组**：二级指针可以用来访问指针数组中的元素。 - **指针的输入与输出**：通过指针可以直接访问和修改变量的值，从而实现输入输出。 - **堆上一维空间**：在堆上分配一维数组空间，通常用于动态分配数组。 - **返回值返回(一级指针)**：函数返回堆上分配的数组的指针。 - **参数返回(二级指针)**：通过传入二级指针作为参数，函数可以修改该指针指向的指针，从而实现返回数组的效果。 - **堆上二维空间**：在堆上分配二维数组空间。 - **一级指针作返值输出**：返回一级指针指向的二维数组。 - **二级指针作返值输出**：返回二级指针指向的二维数组。 - **三级指针作参数输出**：通过传入三级指针作为参数，函数可以修改该指针指向的指针，进而返回二维数组。 - **const修饰指针**：使用const关键字可以限制指针的修改权限。 - **const修饰变量**：使用const可以将变量声明为常量，禁止对其修改。 - **const修饰符**：可以用于修饰指针自身，也可以用于修饰指针指向的变量。 - **const修饰指针指向**：当const放在指针声明的右侧时，表示指针所指向的值不能被修改。 - **应用(修饰函数参数)**：使用const修饰函数参数可以提高程序的安全性和可读性。 #### 函数 - **函数多参返回**：C语言标准不支持直接返回多个参数，但可以通过其他方式实现。 - **引列**：介绍常见的错误做法，如尝试直接返回多个值。 - **正解**：通过指针或结构体返回多个值。 - **函数指针**：函数指针是可以存储并调用函数地址的指针。 - **函数的本质**：在C语言中，函数也是一种可以被赋值的数据类型。 - **函数指针变量定义与赋值**：定义函数指针变量，并为其赋值函数地址。 - **函数指针类型定义**：可以通过类型定义来简化函数指针的使用。 - **函数类型别名**：使用typedef为函数类型创建别名。 - **函数指针调用**：通过函数指针来调用函数。 - **函数指针数组**：可以创建一个数组，其中的元素均为函数指针。 - **回调函数**：回调函数是指在函数执行过程中由另一个函数调用的函数。 - **问题引出**：介绍在某些场景下需要函数能够调用外部函数的情况。 - **回调(函数作参数)**：将函数作为参数传递给另一个函数，以便在适当的时候调用。 - **本质论**：深入探讨回调函数的本质和工作原理。 - **qsort**：介绍标准库函数qsort的使用方法及其背后的回调机制。 #### 再论指针与数组 - **一级指针与一维数组名**：一级指针和一维数组名之间存在紧密的联系。 - **等价条件**：一级指针和数组名在很多情况下可以互换使用，但它们在细节上有所区别。 - **等价条件**：当一个一级指针指向数组的首地址时，它可以被视为数组名的别名。然而，数组名总是指向数组的首地址，而指针可以通过加减运算来指向数组中的其他元素。 通过以上的详细解释，我们可以看出C语言的深度进阶内容涵盖了数据类型、内存管理、数组、指针、函数等多个方面。这些内容不仅对于理解和掌握C语言至关重要，而且对于更深入地了解计算机系统的工作原理也非常有帮助。希望通过对这些知识点的学习，读者能够在编程技能上得到显著提升。

基于深度强化学习（DRL）的DQN路径规划算法及其在MATLAB中的实现。DQN算法结合了深度学习和强化学习，能够在复杂的状态和动作空间中找到最优路径。文中不仅提供了完整的MATLAB代码实现，还包括了详细的代码注释和交互式可视化界面，使用户能直观地观察和理解算法的学习过程。此外，代码支持自定义地图，便于不同应用场景的需求。 适合人群：对深度强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解DQN算法及其实际应用的人群。 使用场景及目标：适用于研究和开发智能路径规划系统，特别是在机器人导航、自动驾驶等领域。通过学习本文提供的代码和理论，读者可以掌握DQN算法的工作原理，并将其应用于各种迷宫求解和其他路径规划任务。 其他说明：为了确保算法的有效性和稳定性，文中提到了一些关键点，如网络结构的选择、超参数的优化、环境建模和奖励函数的设计等。这些因素对于提高算法性能至关重要，因此在实际应用中需要特别注意。

DeepBGC：生物合成基因簇的检测和分类 DeepBGC使用深度学习来检测细菌和真菌基因组中的BGC。 DeepBGC使用双向长期短期记忆递归神经网络和Pfam蛋白域的word2vec样载体嵌入。 使用随机森林分类器预测产品类别和检测到的BGC的活性。 :pushpin: 消息 :pushpin: DeepBGC 0.1.23：预测BGCs现在可以在antiSMASH使用JSON输出文件被上传用于可视化 根据以下说明，照常安装和运行DeepBGC 上传antismash.json从DeepBGC输出文件夹使用“上传额外的注释” 页 预测的BGC区域及其预测分数将与antiSMASH BGC一起显示 刊物 用于生物合成基因簇预测的深度学习基因组挖掘策略Geoffrey D Hannigan，David Prihoda等人，《核酸研究》，gkz654， //doi.org/10.1093/nar/gkz654 使用

本次提供的 halcon DeepLearningTool 是机器视觉软件 HALCON 集成的深度学习工具包，专为工业视觉检测场景设计，提供从数据标注、模型训练到推理部署的全流程深度学习开发支持。该工具包基于 HALCON 的机器视觉算法体系，内置多种预训练模型（如目标检测、图像分类、语义分割等），支持自定义数据集训练，可快速构建适用于缺陷检测、物体识别、字符识别等工业场景的深度学习解决方案。 工具核心功能包括：可视化数据标注工具（支持矩形框、像素级分割等标注方式）、模型训练引擎（支持迁移学习、增量训练，兼容 CPU/GPU 加速）、模型评估模块（提供准确率、召回率等量化指标）以及轻量化推理接口（可直接集成到生产环境）。同时支持与 HALCON 传统视觉算子结合，实现 "深度学习 + 传统算法" 的混合检测方案，兼顾检测精度与效率。 适用人群主要为工业机器视觉领域的算法工程师、自动化设备开发人员、智能制造企业的技术研发人员，以及高校从事机器视觉研究的师生，尤其适合需要快速将深度学习技术应用于工业检测场景的团队。 使用场景涵盖：电子制造业中的 PCB 板缺陷检测、汽车零部件表面瑕疵识别、包装行业的标签字符识别、物流领域的包裹分拣分类、医药行业的药瓶外观检测等。通过该工具，开发者可大幅缩短深度学习模型的开发周期，降低工业视觉系统的部署门槛。 其他说明：使用前需确保已安装对应版本的 HALCON 基础软件；工具包提供 C++、C#、Python 等多语言接口，方便集成到不同开发环境；建议搭配 HALCON 官方的深度学习示例数据集进行入门学习；部分高级功能（如自定义网络结构）需要具备一定的深度学习理论基础；工业场景中需注意图像采集质量对模型效果的影响，建议配合专业光学系统使用；技术问题可参考 HALCON 官方文档或 CSDN 社区的工业深度学习实践案例。

随着深度学习技术的快速发展，特别是在计算机视觉领域的广泛应用，金属表面缺陷识别成为了研究热点。深度学习模型通过分析金属表面图像数据，能够自动识别出包括划痕、凹坑、裂纹等多种类型的缺陷。基于深度学习的金属表面缺陷识别技术通常采用卷积神经网络（CNN）来实现。CNN在图像处理方面表现出了强大的特征提取能力，能够从原始图像中直接学习到表示缺陷的高级特征。 在深度学习中，有一系列成熟的算法和架构，如YOLO（You Only Look Once）模型，它是一种实现实时对象检测的算法，通过在单个神经网络中直接预测边界框和类别概率，能够快速准确地完成图像识别任务。YOLO算法以其高速度和准确性在工业视觉检测系统中广受欢迎，尤其适用于金属表面缺陷识别。使用YOLO进行金属表面缺陷识别，可以从金属表面的图片中快速准确地检出缺陷位置，并标注出缺陷类型，极大地提高了缺陷检测的效率和精度。 在深度学习模型的训练过程中，需要大量带有标注的金属表面缺陷图像作为训练数据。深度学习模型会通过不断学习这些数据，从而学会识别不同类型的缺陷特征。此外，深度学习模型的训练还需要使用特定的优化算法和损失函数，如随机梯度下降（SGD）、Adam优化器、交叉熵损失函数等。这些技术的结合使得模型能够有效地收敛，并在实际应用中达到良好的识别效果。 在课程设计和毕业设计中，基于深度学习的金属表面缺陷识别项目可以作为深入探讨的课题。这不仅涉及到了深度学习的核心知识，还包括了图像处理、数据预处理、模型训练、调参优化等多个方面。通过这样的项目实践，学生可以加深对深度学习原理的理解，并掌握将理论知识应用于实际问题解决的能力。 在实际部署深度学习模型进行金属表面缺陷识别时，需要考虑到工业现场的环境变化，如光照、角度、距离等因素的干扰。模型需要具有一定的鲁棒性，以适应这些变化，确保检测的准确性。因此，研究者需要对模型进行适当的调整，以适应工业现场的实际需求。 基于深度学习的金属表面缺陷识别技术，不仅能够大幅提升工业生产中缺陷检测的效率和精度，还为工业自动化、质量控制等领域提供了强有力的技术支持。随着深度学习技术的不断进步，未来的金属表面缺陷识别技术将更加智能化和精确化。

脉冲涡流检测仿真模型的快速精准计算及其实时引导教学流程,脉冲涡流仿真：模型建立与深度检测实验解析及精确计算指导手册,图1：脉冲涡流检测三维仿真模型 图2：脉冲涡流检测激励信号 图3：脉冲涡流检出电信信号 图4：脉冲涡流针对缺陷不同深度扫描检出电信信号 图5：脉冲涡流对缺陷不同深度扫描检出电压信号局部放大图 图6：脉冲涡流磁通密度模 整个模型扫描计算时间1分30秒，速度更快，检出结果更精确 附言：有远程指导，直至指导自己能够建立模型，解决是所有疑难杂症，最后自己完成脉冲涡流仿真 ,核心关键词：脉冲涡流、仿真模型、检测、激励信号、检出电信信号、深度扫描、检出电压信号、磁通密度模、计算时间、远程指导。,脉冲涡流仿真模型与检出信号研究