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  • 基于simulink的模糊PID控制器建模與仿真,并對比PID控制器

    模糊推理:根據預設的模糊規(guī)則,對模糊輸入進行推理,得到模糊輸出。 去模糊化:將模糊輸出映射回實數(shù)域,得到PID控制器的參數(shù)調整量。 模糊PID控制器的數(shù)學表達式可以表示為:     通過在線調整PID控制器的參數(shù),模糊PID控制器能夠更好地適應系統(tǒng)的非線性和不確定性,提高控制性能。  

    作者: yd_293572134
    發(fā)表時間: 2024-06-25 22:25:04
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  • 怎樣調整學習率參數(shù)

    經提到了業(yè)界有三種常用的學習率策略:固定學習率,分段學習率和自適應學習率。固定學習率是“訓練總輪數(shù):學習率值”的格式來設置,意思是整個過程我就按一個固定的學習速率學習固定的輪數(shù),學完就停止,管它效果怎樣;分段學習率是指不同的學習階段按照不同的學習率來學習,比如設置為“20:0.001

    作者: 運氣男孩
    發(fā)表時間: 2021-08-26 16:03:09
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  • PID算法原理分析及優(yōu)化

    計算。 常規(guī)PID控制系統(tǒng)中u(t)與e(t)之間的函數(shù)關系如下: 分別調節(jié)Kp、Ki、Kd參數(shù)PID控制系統(tǒng)性能的影響如下表所示: 二、數(shù)字PID控制 隨著計算機技術發(fā)展,目前多以微控制器或計算機為運算核心,利用軟件程序來實現(xiàn)PID控制和校正,也就是數(shù)字PID控制。常用的

    作者: 二哈俠
    發(fā)表時間: 2024-10-18 22:51:31
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  • PID算法原理分析及優(yōu)化

    計算。 常規(guī)PID控制系統(tǒng)中u(t)與e(t)之間的函數(shù)關系如下: 分別調節(jié)Kp、Ki、Kd參數(shù)PID控制系統(tǒng)性能的影響如下表所示: 二、數(shù)字PID控制 隨著計算機技術發(fā)展,目前多以微控制器或計算機為運算核心,利用軟件程序來實現(xiàn)PID控制和校正,也就是數(shù)字PID控制。常用的

    作者: 二哈俠
    發(fā)表時間: 2024-08-09 22:34:20
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  • C#如何實現(xiàn):Modbus通訊監(jiān)控暖房溫度PID控制

    信號,通過雙極性PID算法控制電爐加熱和風扇冷卻,實現(xiàn)暖房溫度控制。③Modbus通訊開發(fā)板中設計Modbus-RTU通訊程序。④計算機通過usb→485轉換器和Modbus通訊開發(fā)板聯(lián)通。上位機發(fā)送多字節(jié)寫指令(功能碼0x10)向開發(fā)板傳遞溫度設定值、PID參數(shù)等,開發(fā)板使用串

    作者: 魚弦
    發(fā)表時間: 2024-11-14 01:32:52
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  • 電機控制進階3——PID串級控制

    速度環(huán)來學習PID串級控制。就是按照下面這個圖: PID參數(shù)定義 由于是串級PID控制,每一級的PID都要有自己的參數(shù),本次實驗使用位置PID+速度PID參數(shù)定義如下: /*定義位置PID與速度PID結構體型的全局變量*/ PID pid_location; PID pid_speed;

    作者: 碼農愛學習
    發(fā)表時間: 2021-07-12 16:03:24
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  • 電機控制進階2——PID位置控制

    值-1496,因為是相對位置,電機會反轉2圈。當指定14960轉10圈時進行觀察,若PID參數(shù)不合適,會出現(xiàn)靜態(tài)誤差、或是持續(xù)抖動、或是誤差消除慢等情況。通過不斷的調整參數(shù),可以實際感受到PID各項的調節(jié)作用。

    作者: 碼農愛學習
    發(fā)表時間: 2021-07-11 01:06:18
    2705
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第11篇:卷積神經網絡,總結【附代碼文檔】

    ror目error標error檢error測error任error務error描error述error、error目error標errorerror位error實error現(xiàn)error思error路error、error商error品error物error體error檢erro

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-09 08:02:17
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  • PID優(yōu)化】基于matlab粒子群和遺傳算法PID控制器優(yōu)化設計【含Matlab源碼 1311期】

    粒子群算法的運算流程如圖6.1所示。 1.5 關鍵參數(shù)說明 在粒子群優(yōu)化算法中,控制參數(shù)的選擇能夠影響算法的性能和效率;如何選擇合適的控制參數(shù)使算法性能最佳,是一個復雜的優(yōu)化問題。在實際的優(yōu)化問題中,通常根據使用者的經驗來選取控制參數(shù)。 粒子群算法的控制參數(shù)主要包括:粒子種群規(guī)模N,慣性權重w,加速系數(shù)c和c,

    作者: 海神之光
    發(fā)表時間: 2022-05-28 19:12:47
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第10篇:卷積神經網絡,2.5 CNN網絡實戰(zhàn)技巧【附代碼文檔】

    ??????教程全知識點簡介:1.深度學習概述包括深度學習與機器學習區(qū)別、深度學習應用場景、深度學習框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建(pycharm安裝)。2. TensorFlow基礎涵蓋TF數(shù)據流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard(圖結構、圖相關

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-05 04:55:08
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第9篇:卷積神經網絡,2.4 BN與神經網絡調優(yōu)【附代碼文檔】

    卷積神經網絡 2.4 BN與神經網絡調優(yōu) 學習目標 目標 知道常用的一些神經網絡超參數(shù) 知道BN層的意義以及數(shù)學原理 應用 無 2.4.1 神經網絡調優(yōu) 經常會涉及到參數(shù)的調優(yōu),也稱之為超參數(shù)調優(yōu)。目前 從第二部分中講過的超參數(shù)有 算法層面: 學習率α\alphaα β1,β2,?\beta1

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-02 05:38:42
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  • Python學習:定義函數(shù)的默認參數(shù)和可變參數(shù)

    pass 二、可變參數(shù) 如果想讓一個函數(shù)能接受任意個參數(shù),我們就可以定義一個可變參數(shù): def fn(*args): print (args) 可變參數(shù)的名字前面有個 * 號,我們可以傳入0個、1個或多個參數(shù)給可變參數(shù): #Python學習交流群:711312441

    作者: python教程
    發(fā)表時間: 2022-10-15 08:16:37
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  • 你和PID調參大神之間,就差這篇文章!

    我們在使用PID的時候,單獨只使用一個參數(shù)是沒有意義的至少使用兩個參數(shù),并且P(比例項)是必須要有的,雖然PID有三個參數(shù),但大多數(shù)情況下PID三個參數(shù)并不是都使用上的,一般會其中兩個來組合使用,比如PI組合用于追求穩(wěn)定的系統(tǒng),PD組合用于追求快速響應的系統(tǒng),當然PID用于即追求

    作者: JeckXu666
    發(fā)表時間: 2022-01-14 16:20:58
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  • Xid與Scn,PID、Processid、Tid,Ctid等含義與作用。

    了解了華為DWS后,遇到一些問題,在網上自己學習明白,請求各位老師幫忙解答:1 DWS中的Xid、Csn是類似Oracle中的Scn嗎,其含義與對應關系是什么?2 Pid、Processid、Tid線程的含義和對應關系是什么,如何使用Pid去查詢對應的sql, pg_stat_a

    作者: 每天都要有進步
    發(fā)表時間: 2020-09-14 01:18:46
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  • Linux網絡編程【信號】2

    int kill(pid_t pid, int sig); 功能:給指定進程發(fā)送指定信號(不一殺死) 參數(shù)pid : 取值有 4 種情況 : pid > 0: 將信號傳送給進程 ID 為pid的進程。 pid = 0 : 將信

    作者: xcc-2022
    發(fā)表時間: 2022-10-24 12:57:11
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第7篇:卷積神經網絡,3.1 卷積神經網絡(CNN)原理【附代碼文檔】

    ??????教程全知識點簡介:1.深度學習概述包括深度學習與機器學習區(qū)別、深度學習應用場景、深度學習框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建(pycharm安裝)。2. TensorFlow基礎涵蓋TF數(shù)據流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard(圖結構、圖相關

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-08-15 08:51:34
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第12篇:產品物體檢測項目介紹,3.4 Fast R-CNN【附代碼文檔】

    ??????教程全知識點簡介:1.深度學習概述包括深度學習與機器學習區(qū)別、深度學習應用場景、深度學習框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建(pycharm安裝)。2. TensorFlow基礎涵蓋TF數(shù)據流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard(圖結構、圖相關

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-16 08:32:44
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  • 深度學習】嘿馬深度學習筆記第13篇:YOLO與SSD,4.3 案例:SSD進行物體檢測【附代碼文檔】

    ??????教程全知識點簡介:1.深度學習概述包括深度學習與機器學習區(qū)別、深度學習應用場景、深度學習框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建(pycharm安裝)。2. TensorFlow基礎涵蓋TF數(shù)據流圖、TensorFlow實現(xiàn)加法運算、圖與TensorBoard(圖結構、圖相關

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-24 00:49:33
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  • 深度學習】嘿馬深度學習系統(tǒng)性知識教程第8篇:卷積神經網絡,3.3 經典分類網絡結構【附代碼文檔】

    GoogleNet結構(了解) 其中包含了多個Inception結構。 完整結構: 3.3.5 卷積神經網絡學習特征可視化 肯定會有疑問真?zhèn)€深度的卷積網絡到底在學習什么?可以將網絡學習過程中產生的特征圖可視化出來,并且對比原圖來看看每一層都干了什么。 可視化案例使用的網絡 ![](https://fileserver

    作者: 程序員一諾python
    發(fā)表時間: 2025-09-16 13:52:18
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  • 創(chuàng)建并應用參數(shù)

    本視頻演示了如何創(chuàng)建、編輯參數(shù)組,并應用到RDS實例的過程。

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