摘要 对偶模型建模是非常有独特的一种建模方式 —— 当问题本身要求指标极小的情况下,对偶模型表现为求极大.本文给出三种最短路径问题的线性规划/混合整数规划模型,其中的第三类最短路径问题采用对偶建模方法.一般情况下采用对偶模型建模并非为对偶而对偶,原因是有些问题采用对偶方式更容易表达.值得注意的是对偶模型的非最优可行解是被建模问题的非可行解,但对偶最优解既是被建模问题的可行解又是被建模问题的最优解. 本文及本博客中所有博文均为原创! 名词及知识点 对偶模型建模 —— 通过对偶方式把实际问题建模为原…

TLM(事务级建模方法,Transaction-level modeling)是一种高级的数字系统模型化方法,它将模型间的通信细节与函数单元或通信架构的细节分离开来.通信机制(如总线或者FIFO)被建模成信道,并且以SystemC接口类的形式向模块呈现.事务请求一般在调用这些信道模型的接口函数时发生,而接口函数封装了信息交换的底层细节.在事务层面上,TLM更强调数据传输的功能本身——数据的内容和传输的起止点,并尽可能少涉及具体实现.这种方法使得系统级设计者测试不同的总线架构(这些架构均支持公共的…

                             基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统的制作方法[技术领域][0001]本发明涉及数字城市三维建模领域,尤其涉及一种基于点云的3ds Max快速精细三维建模方法及系统.[背景技术][0002]目前,数字城市建模主要有三种方式:利用三维建模软件人工建模.利用激光点云建模.利用航空立体像对建模.利用三维建模软件,如3ds Max.AutoCAD.SketchUp进行建模属于传统方式,虽然能在模型精细程度上有很大的保证,但无法满足城…

转自:https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 概述数据仓库这个概念是由 Bill Inmon 所提出的,其功能是将组织通过联机事务处理(OLTP)所积累的大量的资料和数据,通过数据仓库理论所特点有的信息存储架构,进行系统的分析整理,利用各种的分析方法,比如联机分析处理(OLAP),数据挖掘(Data Mining),进而支持如决策支持系统(DSS).主管资讯系统(EIS)的创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外…

7.2 基本交流建模方法 在本节中,PWM变换器的交流小信号模型导出步骤将被推导和解释.关键步骤是:(a)利用小纹波近似的动态版本,建立了与电感和电容波形的低频平均值相关的方程式,(b)平均方程的扰动和线性化,(c)交流等效电路模型的构建. 以图7.7所示的buck-boost变换器为例.按照以往相同的方式,分析以确定电感和电容的电压电流波形开始.当开关处于位置1时,可以获得图7.8(a)所示的电路.电感电压和电容电流为: \[v_{L}(t)=L \frac{di(t)}{dt}=v_{g}(…

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh…

在数据分析中经常会对不同的模型做判断 一.混淆矩阵法 作用:一种比较简单的模型验证方法,可算出不同模型的预测精度 将模型的预测值与实际值组合成一个矩阵,正例一般是我们要预测的目标.真正例就是预测为正例且实际也是正例(预测正确):假反例是实际是正例但模型错误预测成反例(即预测错误):假正例是预测是模型预测是正例,但实际是反例:真反例是预测是反例,实际也是反例. 查准率=真正例/假正例+真正例(真正率占我们预测是正例的比例) 查全率=真正例/真正例+假反例(真正率占我们实际是正例的比例) 混淆矩阵运…

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多…

摘要:所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术. 本文分享自华为云社区<模型压缩-pytorch 中的模型剪枝方法实践>,作者:嵌入式视觉. 一,剪枝分类 所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术.关于什么参数才是"不必要的",这是一个目前依然在研究的领域. 1.1,非结构化剪枝 非结构化剪枝(Unstructured Puning)是指修…

[转]Hibernate的getSQLQuery方法对char类型的解析问题 建立数据库: create table T_TEST1( id char (32), name varchar (255), other varchar (255), primary key(id) )insert into T_TEST1 values('2c9090792a18d6ab012a18d77e700001','sfasdf','asdf') insert into T_TEST1 values('2c9…