摘要： 自V4.0及以上版本的Modbus_Slave指令，可把多个DB数据映射到任意Modbus地址开始的数据区域，实现了数据的灵活访问 1 S7-1200/1500 Modbus RTU 通信概述...自V4.0及以上版本的Modbus_Slave指令，可把多个DB数据映射到任意Modbus地址开始的数据区域，实现了数据的灵活访问，如下图 1-1 所示。...图 3-3 创建数据块 对于需要访问的数据必须存储在标准数据块，创建的数据块默认是优化访问，需要禁用数据块的“优化的块访问”属性，且不得“仅存储在装载内存中”，如下图3-4所示。...注：数据块编号在数据区域中必须是唯一的，不得在多个数据区域中定义相同的数据块编号。数据块必须支持标准访问，并且不得仅存储在装载存储区中。默认从DB中起始地址0.0开始映射。...注意：一个Modbus请求只能对一个数据区域进行读写操作，如果需要访问多个数据区域，需要多个Modbus请求。 图3-6通信配置 图3-7 数据访问
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
为了安全，现在不再开放非 80 之外的公网端口。由于机器少了，80 端口不够，这些可视化 UI 不再能直接访问到了。所以需另寻其他出路。...用 Nginx 做反向代理 为了解决这两个问题，自然第一反应想到的就是使用反向代理，我的理想构思下应该是下图这样的。 ?...然后通过 $host 系统变量判断当前的 URL 中的 host 的值来实现跳转到相应的网站。...从上图中，我们可以看到通过不同域名成功的访问到了不同的后端应用。...# root html; # index index.html index.htm; # } #} } 至此，我们就演示完了一个反向代理实现多个不同类型的后端网站访问的场景
C.134: Ensure all non-const data members have the same access level C.134:确保所有非常量数据成员具有相同的访问权限 Reason...避免可能导致错误的逻辑混乱。如果非常量数据成员的访问权限不同，该类型想做什么就模糊不清。这个类型是在维护一个不变量还是简单的数据集合？...B类:参与不变量的成员。不是所有的值组合都有意义(其他的违反不变量)。因此所有需要写访问这些变量的代码必须了解不变量，理解语义，并且知道（并且实际上实现和执行）保持值的正确性的规则。...属于分类B的数据成员应该定义为私有或常量。这是因为封装很重要。...标记那些非常量数据成员具有不同访问权限的类。
分数量化了哪一部分的区域最有助于进行预测。 优点：简单、灵活、通用。 缺点：速度慢、没考虑区域之间相互依赖性。...梯度上升（VANILLA GRADIENT ASECENT [2013]） 使用标准的反向传播，可以计算出模型损失相对于权值的梯度。...具有简单、非迭代、局部的特点。...所以有个说法是导向滤波是各向异性的滤波器，而高斯滤波、双边滤波这些是各向同性滤波器，我觉得也是很贴切。...保持亮度的双直方图均衡算法：BBHE 实质是利用两个独立的子图像的『直方图等价性』。
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...（组）组成的数据集，CellChat 可以使用函数liftCellChat将细胞组提升到所有数据集的相同细胞标记，然后执行比较分析，作为对具有相同细胞类型成分的数据集的联合分析。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。
池化的优势在于（1）降低输入的分辨率，极大的极大的减少上一层的计算复杂度（2）具有一定的转变不变性（例平移不变性、旋转不变性），这有益于我们来关注某一些特征是什么而不是特征的位置。 ?...当滤波器和对应的手写5匹配时，滤波器会得到一个较大的激活值，然后池化会选择得到最大的激活值，无论手写5是怎样的旋转的。 4.2.1池化的前向传播公式： ?...6.2数据并行 在模型的训练过程中，可以对训练数据进行划分，同时采用多模型分别对每个分片的数据进行训练。随着数据分片数量的增多，每个分片的训练样本大量的减少，模型的训练速度能得到线性级别的提升。...6.3模型并行 CNN除了在特定层是全链接以外，其它的链接关系可以作为模型的并行。可以将模型可并行执行部分拆分到多个GPU上，利用多个GPU对各个子模型进行计算，大大加快模型的前向传播和后传播的时间。...例如在多个卷积核对上一层采样层的特征图进行卷积操作，各个卷积核共用同一输入但运算之间并不相互依赖，可以并行计算提高运算的速率。 ?
Yann LeCun （信息学与计算机科学）(2015-2016) ConvNets尝试过程 首个卷积神经网络模型(多伦多大学)(LeCun 88,89) 共320个运用反向传播算法训练的实例 带有步幅的卷积...（子样本） 紧密相连的池化过程 在贝尔实验室建立的首个“真实”卷积神经网络模型(LeCun et al 89) 运用反向传播算法进行训练 USPS 编码数字：7300次训练，2000次测试 带有步幅的卷积...紧密相连的池化过程 卷积神经网络（vintage 1990） 滤波-双曲正切——池化——滤波-双曲正切——池化 多重卷积网络 架构 卷积神经网络的结构 卷积神经网络的卷积运算过程大致如下： 输入图像通过三个可训练的滤波器组进行非线性卷积...，映射 非线性：稀疏化，饱和，侧抑制 精馏，成分明智收缩，双曲正切等 池化: 空间或特征类型的聚合 最大化，Lp范数，对数概率 LeNet5 卷积神经网络简化模型 MNIST (LeCun 1998)...滑动窗口卷积神经网络+加权有限状态机 应用 卷积神经网络的应用范围 信号以（多维度）数组的形式出现 具有很强局部关联性的信号 特征能够在任何位置出现的信号 目标物不因翻译或扭曲而变化的信号 一维卷积神经网络
本文提出了一种新的卷积，称为动态区域感知卷积（DRConv），它可以自动将多个滤波器分配给特征具有相似表示的相应空间区域。通过这种方式，DRConv在建模语义变化方面优于标准卷积。...在广泛的模型（MobileNet系列、ShuffleNetV2等）和任务（分类、人脸识别、检测和分割）上评估DRConv。...为了一劳永逸地解决上述限制，作者进一步提出了一种可行的解决方案，称为DRConv，如图1所示，它不仅通过在空间维度上使用多个滤波器来增加统计的多样性，而且还保持了这些具有相似特征的位置的平移不变性。...使用相同滤波器的这些像素具有相似的上下文，因为具有平移不变性的标准卷积将其信息传递给引导特征。...2.3、动态过滤器：过滤器发生器模块 在DRConv中，将为不同的区域分配多个过滤器。滤波器生成器模块设计用于为这些区域生成滤波器。
通过微调学习任务特定的向量可以进一步改进。 我们最后描述了对架构的简单修改，以允许通过具有多个通道来使用预先训练的和任务特定的载体。...这种池化方案自然处理可变的句子长度。 我们已经描述了从一个过滤器中提取一个特征的过程。 该模型使用多个滤镜（具有不同的窗口大小）来获取多个特征。...在其中一个模型变体中，我们试验了两个词向量的“通道” - 一个在整个训练过程中保持静态，另一个通过反向传播进行微调（3.2节）。...SVMS：来自Silva等人的具有单双卦，wh词，头词，POS，解析器，上位词和60个手编码规则的SVM作为特征。 （2011年）。...例如，具有随机初始化单词的Max-TDNN（时延神经网络）在SST-1数据集上获得37.4％，而我们的模型为45.0％。 我们将这种差异归因于具有更多容量的CNN（多个滤波器宽度和特征映射）。
与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。...在加法器网中，作者以滤波器与输入特征之间的L1范数距离作为输出响应。分析了这种新的相似性度量对神经网络优化的影响。为了获得更好的性能，通过研究全精度梯度开发了一种特殊的反向传播方法。...In CVPR, pages 9127–9135, 2018）提出了一种无参数的“移位”操作，该操作具有零失败和零参数，以取代传统滤波器，大大降低了CNN的计算和存储成本。...，变种有多个teacher网络、对中间隐层的学习以及对不同teacher网络学到的特征整合成新的知识来帮助student网络的训练。...虽然BN的引入也有乘法操作但计算复杂度已远低于常规卷积层。conv和BN的计算复杂度分别如下： ? Optimization 神经网络利用反向传播来计算滤波器的梯度和随机梯度下降来更新参数。
简要 与简单的加法运算相比，乘法运算具有更高的计算复杂度。深度神经网络中广泛使用的卷积正好是来度量输入特征和卷积滤波器之间的相似性，这涉及浮点值之间的大量乘法。...在加法器网中，作者以滤波器与输入特征之间的L1范数距离作为输出响应。分析了这种新的相似性度量对神经网络优化的影响。为了获得更好的性能，通过研究全精度梯度开发了一种特殊的反向传播方法。...In CVPR, pages 9127–9135, 2018）提出了一种无参数的“移位”操作，该操作具有零失败和零参数，以取代传统滤波器，大大降低了CNN的计算和存储成本。...，变种有多个teacher网络、对中间隐层的学习以及对不同teacher网络学到的特征整合成新的知识来帮助student网络的训练。...虽然BN的引入也有乘法操作但计算复杂度已远低于常规卷积层。conv和BN的计算复杂度分别如下： ? Optimization 神经网络利用反向传播来计算滤波器的梯度和随机梯度下降来更新参数。
Yann LeCun （信息学与计算机科学）(2015-2016) ConvNets尝试过程 首个卷积神经网络模型(多伦多大学)(LeCun 88,89) 共320个运用反向传播算法训练的实例 带有步幅的卷积...（子样本） 紧密相连的池化过程 在贝尔实验室建立的首个“真实”卷积神经网络模型(LeCun et al 89) 运用反向传播算法进行训练 USPS 编码数字：7300次训练，2000次测试 带有步幅的卷积...紧密相连的池化过程 卷积神经网络（vintage 1990） 滤波-双曲正切——池化——滤波-双曲正切——池化 多重卷积网络 架构 卷积神经网络的结构 卷积神经网络的卷积运算过程大致如下： 输入图像通过三个可训练的滤波器组进行非线性卷积...维度拓展，映射 非线性：稀疏化，饱和，侧抑制 精馏，成分明智收缩，双曲正切等 池化: 空间或特征类型的聚合 最大化，Lp范数，对数概率 LeNet5 卷积神经网络简化模型 MNIST (LeCun 1998...问题：反向传播在图像模型中倾斜 深度卷积网络（还有其他深度神经网络） 训练样本：（Xi，Yi）k=1 到 k 对象函数（边缘型损失= ReLU）
双耦合自适应滤波器 基于这样一个数学模型，接下来我们就构建了一种新的滤波器结构，称之为双耦合自适应滤波器。...而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据，为了对这三组数据进行有效对比，我们还给出了一条蓝色曲线，这条曲线是信号与噪声的短时相关度，它在整个时间T范围内都很小。...第二个就是理论的最优解，NLMS算法具有Wiener-Hopf方程解，而双耦合算法的线性滤波器也具有Wiener-Hopf方程解，非线性滤波器具有最小二乘解。...红色是双耦合算法，蓝色是NLMS算法，从这组数据里面，我们可以看到双耦合算法比NLMS算法普遍提升了大概10个分贝以上的回声抑制比，具有比较大的优势。 最后再进入双讲测试场景。...通过求解之后，我们会得到双耦合滤波器的线性滤波器是具有Wiener-Hopf方程解的最优解这种形式，然后非线性滤波器具有最小二乘解。
系列目录 【已更新最新开发文章，点击查看详细】 在《C#开发BIMFACE系列21 服务端API之获取模型数据6：获取单模型的楼层信息》中介绍获取单个模型的所有楼层信息。...某些场景下根据需要也可以一次性获取多个模型的楼层信息。...，包含每个模型的ID，以及每个模型包含的所有楼层信息。...Floor 类，请参考《C#开发BIMFACE系列21 服务端API之获取模型数据6：获取单模型的楼层信息》。... 5 /// 【必填】代表多个模型的文件ID 6 /// 【非必填】是否将楼层中的面积分区
本说明介绍了具有Student-t改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计方法 介绍 摘要 本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。...模型，先验和MCMC方案 可以通过数据扩充编写具有Student-t改进的GARCH（1,1）模型，用于对数收益率fytg。 我们强调以下事实：在MH算法中仅实现正约束。...然后，通过将模型参数的似然函数与先验密度耦合，我们可以使用贝叶斯规则对概率密度进行变换，以得出后验密度p（y，vjy），如下所示： 该后验是观察数据后关于模型参数的知识的定量概率描述。...此数据集已被推广为GARCH时间序列软件验证的非正式基准。从这个时间序列中，前750个观测值用于说明贝叶斯方法。我们的数据集中的观察窗口摘录绘制在图1中。...对于从业者来说，这无疑是一个吸引人的功能。但是，马尔可夫链的生成非常耗时，因此每天在多个数据集上估算模型可能会花费大量时间。在这种情况下，通过在多个处理器上运行单链可以轻松地使算法并行化。
例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有分配给它的一个关联权重。我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。...一个很好的神经网络定义： “神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络”经验“调整的相关权重。...神经元具有激活阈值，如果通过其相关权重的组合和传递给他们的数据满足这个阈值的话，其将被解雇；发射神经元的组合导致“学习”。...与整个数据集一次性馈送到网络时建立的模型相比，批量训练数据使得模型更加广义化。 14）周期（Epochs）：周期被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。...有效填充是指将图像保持为具有实际或“有效”的图像的所有像素。在这种情况下，在应用滤波器之后，输出的长度和宽度的大小在每个卷积层处不断减小。
我们简单介绍下前向神经网络，其具有以下属性： 一个输入层，一个输出层，一个或多个隐含层。上图所示的神经网络中有一个三神经元的输入层、一个四神经元的隐含层、一个二神经元的输出层。...换句话说，这样的网络具有了感知对输入数据表示的程度的能力，而且尝试通过这个感知能力重建数据。如果重建出来的数据与原数据差异很大，那么进行调整并再次重建。...一个滤波器可以应用到整个图片上，通常可以应用多个滤波器。比如，你可以应用四个6x6的滤波器在一张图片上。...从直觉上来讲，如果将一个权重分布到整个图像上后，那么这个特征就和位置无关了，同时多个滤波器可以分别探测出不同的特征。 下采样层 缩减输入数据的规模。...训练过程通过改进的反向传播实现，将下采样层作为考虑的因素并基于所有值来更新卷积滤波器的权重。
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