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n0th1n9
2020-01-02 06:45:10
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python 练习0009
问题 个HTML文件,找出里面的链接。 代码 import requests, re from bs4 import BeautifulSoup def get_html_text(url): try: r = requests.get(url) r.encoding = 'utf-8' return r.text except: ...
认识系统服务 (daemons)
系统为了某些功能必须要提供一些服务 (不论是系统本身还是网络方面),这个服务就称为 service 。 但是 service 的提供总是需要程序的运作,所以达成这个 service 的程序称呼为 daemon。 daemon 是一只程序执行后的程序,daemon 程序的命名方式是:服务的名称被建立之后,被挂上 Linux 使用时,通常在服务的名称之后会加上一个 d ,例如:例行性命令的建立的 at...
XML\DTD 基础
DTD DTD: Document type defination,文档类型定义(DTD)可定义合法的XML文档构建模块,分为内部和外部。内部格式:<!DOCTYPE root-element [element-declarations]>,外部格式:<!DOCTYPE root-element SYSTEM "filename">。实例: <!-- 内部 -->...
分支限界--数据结构实现
转载自:算法学习——分支限界法 回溯法和分支限界都是以构造一颗解空间树为基础的。回溯法通过深度优先搜索的思想,选择一条可行的路径,一路走下去;而分支限界法可以根据多种规则生成节点,如广度优先搜索,再结合剪枝函数(我们在回溯法里也可以使用)进行剪枝,得出最优解。 限界函数的使用我们在回溯法里也提到过,是在寻找最优解时使用的一种优化方法,如果我们使用回溯法解决最优解问题也可以使用(其实回溯法寻找最优解的过程本身就可以看作是分枝限界通过深度优先LIFO的栈实现)。而在分枝限界中,这是必不可少的一部..
【多变量时序预测】项目介绍 MATLAB实现基于RL-Transformer 强化学习控制器(RL)结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的RL-Transformer模型,将强化学习控制器(RL)与Transformer编码器相结合,用于多变量时间序列预测。项目通过构建完整的数据预处理、模型设计、训练与验证流程,利用Transformer的自注意力机制捕捉变量间的长距离依赖关系,并引入强化学习实现模型参数的动态调整,提升预测精度与鲁棒性。模型架构包含四个核心模块:数据预处理、Transformer编码器、强化学习控制器和预测输出模块,支持并行计算与自适应优化,有效应对复杂时序数据的非线性依赖、误差积累和环境变化等挑战。文中还提供了关键模块的MATLAB代码示例,包括多头注意力、前馈网络、层归一化及策略网络实现。; 适合人群:具备一定深度学习与强化学习基础,熟悉MATLAB编程环境,从事时间序列预测、智能控制、工业数据分析等相关领域的研究人员与工程师;适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于金融、能源、交通、智能制造等领域的多变量时序预测任务;②实现模型自适应调节,提升长期预测稳定性;③探索深度强化学习与Transformer在时序建模中的融合方法; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习与强化学习工具箱进行代码复现,重点关注状态设计、奖励函数构建与模型联合训练策略,建议配合完整项目代码与GUI界面深入理解系统实现细节。
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