前端面试宝典~Symbol、相同的Set、Getter、控制动画、js中哪些操作会造成内存泄漏?等......

不良使
Python领域潜力新星
2022-11-09 15:39:26
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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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【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。
基于springboot的二手交易平台的系统设计与实现-243m8c90【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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控制工程中三级倒立摆LQR控制的C语言Webots仿真与动力学建模实现 - 拉格朗日方程
内容概要：本文介绍三级倒立摆系统的动力学建模与LQR控制器设计，采用拉格朗日法进行非线性建模，并利用MATLAB符号运算辅助推导，随后在线性化基础上设计LQR全状态反馈控制器。控制算法通过C语言在Webots仿真环境中实现，结合物理引擎验证系统稳定性与抗扰性能。文章强调理论建模与工程实现的结合，涵盖建模、线性化、控制器设计、C代码部署及仿真调试全过程。 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉C语言编程，且对动力学建模与仿真有一定了解的高校学生、控制工程初学者或相关领域研发人员。 使用场景及目标：①掌握拉格朗日法在多自由度非线性系统中的建模方法；②理解LQR控制器的设计原理及Q/R矩阵调参经验；③实现从MATLAB建模到Webots中C语言控制的完整闭环仿真。 阅读建议：建议结合MATLAB符号计算工具与Webots仿真平台动手实践，重点关注动力学方程推导、线性化处理、LQR反馈矩阵生成及C语言部署中的数值稳定性与滤波处理。
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1a Créer et gérer des tableaux de bord à l'aide de l'AP.ipynb
GEE训练教程的基础内容，主要研究方向为气候，但是会从一开始介绍什么是GEE，什么是API，以及REST服务等，最终处理的方向是用于非洲气象和气候服务的工具
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