这一篇就接着研究串馈的两种形式下已知电流比后如何计算导纳或阻抗，从而计算出仿真需要的模型宽度初始值。 一种是通过改变振元宽度来达到电流加权的， 另外一种是通过1/4阻抗变换段实现电流加权的，一般多用在面阵的功率分配上， 第一种加权的实现是通过导纳比为电流的平方比来计算的，归一化后，左右对称的第一个振 ...
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2020-06-22 13:26:54
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需求：一篇文章，出现了哪些词？哪些词出现得最多？ 英文文本词频统计 英文文本：Hamlet 分析词频 统计英文词频分为两步： 文本去噪及归一化 使用字典表达词频 代码： #CalHamletV1.py def getText(): txt = open("hamlet.txt", "r").read ...
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2020-06-22 13:22:11
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1. 神经网络与CNN的异同点 传统的神经网络的神经元、参数比较多，而CNN可以大大简化神经元和参数的数量。但计算量要大大的提高。 传统神经网络采用的是f(x) = wx+b。但CNN中虽保留了层级式的网络结构，但不同层次有不同的形式，即运算和功能。输出时做归一化，转化成概率向量，让CNN能最终知道 ...
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2020-06-19 16:08:14
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继承 Python 中所有的类都是object类的子类，而object 继承自type 继承分为 接口继承和实现继承 接口继承：使用父类的接口名，子类重写这个方法。尽可能的继承接口类，在子类中实现方法，鼓励对接口类的多继承，这样遵循接口隔离原则，有利于归一化设计，不提倡对抽象类进行多继承 实现继承： ...
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2020-06-18 19:20:25
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神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
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2020-06-18 17:49:05
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数据科学概述 一、挑战 （一）工程实现 特征提取：对于原始数据进行处理：数据清洗、数据整合、变量归一化等，转换成能被模型使用的特征； 矩阵运算：使用算法来估算算法的模型参数；模型越复杂，需要估计的参数越多，在数学上对应着矩阵运算； 分布式机器学习：将原本在一台机器上运行的模型，改写成能在多台机器上并 ...
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2020-06-18 01:08:35
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1.KNN 分类算法 由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理 1.1 归一化处理 scaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler =StandardScaler() standar ...
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2020-06-17 18:37:11
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前言： 归一化（区别于标准化）一般是指，把数据变换到(０，１)之间的小数。主要是为了方便数据处理，或者把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 不过还是有很多人使用时将归一化（normalization）和标准化（standardization）两个概念混淆，在这 ...
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2020-06-16 13:25:26
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
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2020-06-14 21:00:02
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1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() 2.图片数据预处理 x：归一化MinMaxScaler() y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical 训练集测试集划分 ...
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2020-06-14 20:38:09
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