logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

从物理到预测:数据驱动的深度学习的结构化探索及AI推理

然而,这段旅程并非在算法和GPU集群中进行的混乱冲刺,而是结构化的、审慎的,并且像其所采用的网络一样,建立在层层之上。从解码粒子的行为到解读宇宙现象的模式,深度学习已不仅仅是一种计算工具,更是一座概念的桥梁,它将原始观测与预测性的洞察连接起来。在当今科学探索的时代,理解的前沿不再仅仅存在于我们书写的方程式中,也存在于我们收集的数据和构建的模型中。从本质上讲,这是一项人类的事业。因此,无论你来自严谨

文章图片
#人工智能#深度学习
Python音乐可视化

我们需要知道音乐是如何组成的以及如何可视化这些部分。音乐是声音的结合。声音是我们的耳朵经常检测到的振动。振动由频率和幅度(速度和响度)定义。可视化的最简单方法是绘制一行条。每个条形代表一个频率。音乐继续播放时,这些小节将根据频率的幅度上下移动。Python实现在开始编码之前,需要安装图形库和声音分析器库。短时傅立叶变换(STFT)是一种与傅立叶相关的变换,用于确定信号局部随时间变化的正弦频率和相位

#python
基于统计方法的水文数据分析及AI拓展

一个关键的应用在于水文指数的开发,这些指数提供了水可用性和干旱情况的标准衡量。统计方法提供了一个强大的视角,通过它可以分析水文数据,揭示隐藏的模式和趋势。通过应用这些技术,我们可以获得关于水的可用性、变异性和潜在风险的宝贵见解。本质上,统计方法为分析水文数据提供了一个稳健且通用的框架,使我们能够更好地理解和管理我们的水资源。通过利用这些技术,我们可以为可持续的水资源管理和减轻极端水文事件的影响做出

文章图片
#人工智能
Python对比MATLAB波动数据分析优势

在此,我们将测试两个类似的MATLAB和Python脚本,因为它们执行了一些基本的振动分析。这些脚本执行以下操作:载入两列CSV绘制所有数据计算并绘制移动的1秒RMS电平计算并绘制FFT可以下载MATLAB和Python函数以及分析中使用的振动数据文件。我们将研究范围从数万个点到数千万个的数据集。编程背景Python一般而言,Python的优点是免费,开源且用途更广。 他们的NumPy和SciPy

#matlab
Python量化噪声卷积信号和傅里叶时频分析

1. 离散时域信号::dart:脉冲函数列、:dart:梳状函数的频域、:dart:时域混叠、:dart:频域混叠、:dart:听觉混叠、:dart:中平量化器传输特性、:dart:中平量化器量化输入锯齿信号、:dart:中平量化器的传输特性、:dart:中升量化器量化输入锯齿信号、:dart:语音信号量化、:dart:均匀中平量化图像、:dart:$\mu$​-法则压扩编码输入信号、:dart:

#python#数学
创客使用Fusion 360 - 实践和Netfabb

创客使用Fusion 360 - 实践和Netfabb细节知识Fusion 360您可以将任何Fusion设计导出为STL。 但是,即使它在屏幕上看起来不错,也不一定会打印或打印得很好。 所有设计都应进行优化以获得最佳结果。 优化涉及:很好地建模文件将文件放在数字构建板上,以获得最佳打印效果通过分析软件运行文件以查找和修复隐藏的缺陷防水防水意味着锉刀的网眼中没有缺陷孔;如果您向其中倒入液体,则不会

Arduino和Python实时监督控制和数据采集系统(SCADA)

本文,将向您展示如何设置环境温度信号,该信号将通过计算机上的实时仪表板记录和可视化数据。硬件设计首先,我们将使用Arduino Uno开发板从红外温度计读取温度值。如上所示连接红外测温仪后,继续将以下程序上传到Arduino。要验证Arduino和温度计是否按预期工作,请打开串行监视器(“工具”>“串行监视器”)以确保每秒打印一次温度记录,如下所示。另外,您也可以打开Arduino的串行绘图

LoRa远程监控系统

关联知识LoRaArduino在这个项目中,我们将学习基于物联网LoRa的智能农业和远程监控系统。 智慧农业意味着监视影响作物生产的环境条件并跟踪牲畜健康指标。 基于LoRa的农业物联网(IoT)技术可提高效率,从而减少对环境的影响,最大程度地提高产量并最小化支出。 基于LoRa设备和LoRaWAN协议的智能农业用例已显示出重大改进,例如将商业农场的用水减少了50%。在本项目中,我们将使用基于At

使用 Raspberry Pi 4、MQTT、RESTful API、WebSockets 和 Python 3 构建高级物联网项目

连接设备的时代已经到来,无论是健身手环还是智能家居。 现在,了解硬件组件如何与互联网交互以收集和分析用户数据比以往任何时候都重要。 物联网 (IoT) 与流行的开源语言 Python 相结合,可用于构建具有直观界面的强大智能物联网系统。第一部分侧重于物联网的“互联网”组件。 在学习如何使用 Python 构建 RESTful API、WebSocket API 和 MQTT 服务之前,您将掌握端到

#restful
Python构建机器学习App

概括地说,我们今天要构建的 Web 应用程序本质上将接收一个 CSV 文件作为输入数据,应用程序将使用它来构建使用随机森林算法的回归模型。现在,让我们详细了解一下 Web 应用程序前端和后端发生的事情的详细信息。前端用户可以将自己的数据集上传为 CSV 文件,也可以调整学习参数(在左侧面板中),调整这些参数后,将构建新的机器学习模型,然后显示其模型性能 (在右侧面板中)。上传 CSV 数据作为输入

#机器学习
    共 251 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 26
  • 请选择