一周小结，上周原力值+275分

大数据领域新星创作者

2023-01-23 12:18:04

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2023-10-30 10:30 【一周小结】又是一周过去了，CSDN为你整理好了本周小结，点击查看数据详情，快去秀出你的战绩吧！ >> CSDN 写是为了更好的思考，坚持写作，力争更好的思考。 ... 2023-10-30 10:36 【一周小结】...

每周总结的重要性 ⛳️CSDN每周都会给我们发一个上周小结，而无疑是非常有意义的。可以从中看出我们本周的数据是怎么的，比如说上周数据不好只更了一篇文章，我们就可以知道，下周该怎么样调整自己的计划了。 ...

面试了海能达通信技术工程师，给人感觉细节还是很不错的，整个过程都没有什么难度，给大家分享一下：一共有。...帮帮孩子吧，孩子想找一个暑期实习提升能力，有意向的是c++ /go 后端，请问有没有什么中小厂合适的。

内容概要：本文详细介绍了如何在Abaqus中批量建立非线性弹簧，特别是轨道弹簧的施加方法。主要内容涵盖非线性弹簧的基本概念、重要性及其在轨道交通仿真中的应用。文中具体讲解了创建材料属性、截面属性、装配体与部件、参考点与约束，以及施加非线性弹簧的具体步骤。此外，还提供了用于批量创建非线性弹簧的Python脚本代码片段，展示了如何通过编程方式高效地完成任务。最后，强调了这些方法在轨道交通车轨耦合模型中的重要性和应用前景。适合人群：对Abaqus有基本了解，从事轨道交通仿真研究的技术人员和工程师。使用场景及目标：①掌握Abaqus中非线性弹簧的创建流程；②提高轨道交通车轨耦合模型仿真的准确性；③利用Python脚本提升建模效率。其他说明：本文提供的代码片段仅为示范，实际应用时需根据具体情况进行调整。

内容概要：本文详细介绍了PSO-LSSVM-Adaboost回归预测模型的构建方法及其性能评估标准。首先阐述了最小二乘支持向量机(LSSVM)的基本概念以及核函数的选择，接着重点讲解了利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)进行超参数调整的具体步骤，包括粒子初始化、适应度计算、速度和位置更新规则等。随后探讨了Adaboost集成学习算法的应用，特别是针对LSSVM作为基分类器时的权重更新策略。最后给出了模型的整体架构图，并采用多种评价指标如均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、决定系数(R-squared, R²)等来衡量模型的表现。适合人群：对机器学习有一定了解并希望深入研究组合模型的科研工作者和技术爱好者。使用场景及目标：适用于多特征输入单输出的预测任务，旨在提高预测精度的同时减少过拟合风险。通过本篇文章的学习，读者能够掌握如何将三种不同的机器学习技术有机结合，从而构建更加鲁棒的预测系统。其他说明：文中提供了完整的Python代码片段用于辅助理解和实操练习，同时分享了一些实用的经验技巧，例如设置合理的迭代终止条件以节约计算资源。此外还提到了一些常见的注意事项，像处理特殊的数据情况（如y_true为0的问题）以及选择合适的评估指标。

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