人工智能选股框架及经典算法简介

华为手机通用解锁教程

华为最近升级版本后，将Bootloader锁死，例如华为荣耀3C 华为荣耀3X 华为P7等手机表现为：获取root成功后，无法卸载预装软件，软件无法获得root权限，重启后root消失 此时你需要解锁手机才能root成功， 解锁教程如下，不懂的地方可以进360一键root交流群交流 360一键ROOT交流2群：281705100 (推荐千人群) 360一键ROOT交流群：336219903 PS:目前发现的问题 1.部分机油反馈输入*#*#1357946#*#*直接跳回拨号盘，对于这个暂时无解，建议使用360 卫士开启超强模式，或者咨询下华为客服。 2.不在支持解锁列表的机型（例如H30-T10），请参照二楼方法添加为支持机型 3.获得S/N号：拨号盘输入*#*#2846579#*#*(或者*#*#14789632#*#*”或者 *#*#3646633#*#*) ，进入工程模式（projectmenuact）-6.单板基本信息查询-4.其他查询 ------------------------------------------ 执行解锁前请注意：备份手机数据！！ -------------------------------------------- 1.申请解锁码 ? 进入解锁界面（点击进入） ? 仔细阅读解锁页面的提示后，点击勾选接受条款和所有内容，再点击下一步 ?产品类型选择“智能手机”，产品型号选择你要解锁的机型，如果没有你的机型，请参照二楼方法添加。 ?将手机电池拆出，可看到电池仓的 SN码与 IMEI码（或者拨号盘里输 入： *#*#2846579#*# * ，选择“ProjectMenu”，然后查看“单板基本信息查询”，再看“其他查询” 即可得到SN码与 IMEI码） ,

whatsapp安卓华为手机使用方法

whatsapp安卓华为手机使用方法 WhatsApp messenger是一款目前可供iPhone手机、android手机和黑莓手机用户使用的、用于智能手机之间通讯的应用程序。本应用程序借助推送通知服务,可以即刻接收亲友和同事发送的信息。可免费从发送手机短信转为使用WhatsApp程序,以发送和接收信息、图片、音频文件和视频信息。 安装就可以了说下特点吧 没有月租费——一旦你和你的联系人安装了这款软件，你们就能用它无限联系对方。一天内免费发送无数条信息给你的朋友！这款软件支持3G/EDGE/Wi-Fi网络。 没有国际漫游费——如果你的朋友们安装了此款软件在黑莓或者IPhone上，你就能和身在其他国家的他们聊天，从而避免了厌人的国际短信费。 没有身份识别和用户名——为什么要在脑子里记住身份识别号码或者用户名？此款软件使用起来就好比是在使用手机中的短信功能，它与手机中电话本的联系人相互集成。 没有必要登录或者登出——没有被在其他电脑或手机登陆时被强制登出的烦恼。它永远处于登录并且连接状态。 没有必要添加联系人——电话本里的联系人将自动被关联到你的WhatsApp Messenger联系人里。安装了此款软件的你的联系人将会自动显示在收藏夹菜单里。

离线消息——即使你关闭了手机或者在没有信号的区域。它会自动保存这期间你所收到的任何消息并且一旦你打开手机或者进入了有信号区域，它将自动把离线消息推送到你的手机上。 跨平台——是的，你可以和安装了此款软件的IPhone朋友通过此软件互发消息。 此款软件将会在改善用户见面和软件本身功能上不断推出新版本。WhatsApp Messenger最大的特点就是推送消息，不需要时时的链接，非常省电，并且还与系统联系人紧密结合 如果你不会使用可以咨询

-种改进的路面构造深度测试方法

-种改进的路面构造深度测试方法 摘要:本文介绍一种改进的路面构造深度测试方法,针对目前最常用的传统手工铺砂法,采用同等规格的钢砂代替标准砂,通过表面振动的方式,采用平板式振动装置进行钢砂铺平。同时,该平板具有电磁功能,主要是依据磁性表座的原理制作,可以通过开关控制其是否产生磁性。从而达到铺砂饱满及试验用砂的完全回收。 关键词:路面构造深度钢砂回收 1 研究背景 路面表面的构造深度(TD),以前称纹理深度,是路面粗糙度的重要指标。指一定面积的路表面凹凸不平的开口孔隙的平均深度。是评定路面表面的宏观粗糙度、排水性能及抗滑性的重要依据。 一直以来,在工程上常用的测量方法主要有传统的手工铺砂法和T0962电动铺砂法。后来该进的还有激光测量仪等成本较高的实验仪器。 前两种方法,都是将细砂铺在路面上,计算嵌入凹凸不平的表面空隙中的砂的体积与覆盖面积之比,从而求得构造深度。传统的手工铺砂,具有成本低,操作简单等优点,但因其有因为操作不规带来的无法避免的误差,导致实验所得数据与真实值有偏差。T0962电动铺砂法和激光测量仪虽然可以很好地解决这个问题,但其成本则远远超过了

传统的手工铺砂法,无法在实地测量围推广。因此,如果能在传统的手工铺砂法的基础上做适当改进,使改进后的测试方法即可以尽可能的提高测量精度、减少人为误差,又能最大限度地节约测试成本,将给工程实地测量带来很大便利,具有可观的研究价值和前景。 2 实验原理分析 为了寻找一种既能从一定程度上保证实验结果的可靠性又成本相对较低的测试方法,在实验之初,我们做了这样的假设:采用与标准砂同等粒径的钢砂取代标准砂进行实验。 这样做的原因在于:一方面,因为钢砂的密度比标准砂大,故它在铺砂过程中能够更好的提高填砂的密实度,从而减小测量值与真实值的差值,提高实验的准确性。另一方面,通过对实验用的推平板进行改造,使之具有振动及电磁功能,在铺砂时可以通过推平板的振动促进钢砂的铺砂饱满(如图1);同时,在试验后可以用该推平板实现钢砂的完全回收。这些通过电磁铁吸收回收的砂含杂质量低,通过简单的处理即可以再次使用。这样既保证了实验数据的准确性由在一定程度上节约了成本,符合节约环保的理念和要求,(如图1）。

华为手机自带程序说明

华为手机自带程序说明,及可删列表,为了便于查阅,已经按照是否可删进行排序(有些东西C8812是没有的,另外系统版本不同里面带的软件也不尽相同,不过如果看到了下面的软件,那么功能也大同小异了)大家见仁见智,欢迎提供更加系统详细的列表和说明 删除系统自带软件： /system/app/AccountAgent.apk| 华为Cloud+账户同步助手可删 /system/app/AllBackup.apk|华为全备份用不到的可删 /system/app/ApkBatchInstall.apk|华为apk安装器，可删 /system/app/Browser.apk|网页浏览器可删用UC等代替 /system/app/Calculator.apk|计算器可删第三方代替之 /system/app/Calendar.apk|日历可删第三方代替 /system/app/CalendarProvider.apk|日历相关服务可删 /system/app/CertInstaller.apk| 证书安装器国内用的少可删 /system/app/DeskClock.apk|桌面时钟界面卸载后闹钟消失可删 /system/app/Email.apk|谷歌邮件用不到的可删 /system/app/Exchange.apk|邮件相关卸载了谷歌邮件后方可卸载 /system/app/FaceLock.apk|面部解锁留着吧难得的一个功能) /system/app/FmService.apk|收音机服务要听收音机的不要删 /system/app/Galaxy4.apk|星系动态壁纸可删 /system/app/Gallery2.apk|图库可删用快图浏览之类的代替 /system/app/Hispace.apk|智慧云可删用第三方市场代替 /system/app/HoloSpiralWallpaper.apk|光环螺旋动态壁纸可删 /system/app/HTMLViewer.apk|HTML浏览器可删 /system/app/HuaweiSecurityGuard.apk|华为安全管家，可删 /system/app/GoogleServicesFramework.apk|谷歌服务框架用不到谷歌的可删 /system/app/HandWritingSimpPack.apk| 手写输入没事就留着吧 /system/app/HuaweiSyncClient.apk|华为同步助手不删 /system/app/HwAppIconsBoxy.apk| 图标包我删了没出问题 /system/app/HwAppIconsBreeze.apk|图标包我删了没出问题 /system/app/HwBeyondTheSkyTheme.apk| 清风主题可删 /system/app/HwCalendar3D.apk|华为3D日历可删 /system/app/HwCamera.apk|相机可删用第三方代替 /system/app/HwCloudDrive.apk|华为云服务不要删了 /system/app/HwDawnTheme_small.apk|华为晨曦主题可删 /system/app/HwDLNA.apk|DLNA服务可删但不要删挺好玩的东西删了可惜 /system/app/HwEmail3D.apk|华为EMAIL3D 可删 /system/app/HwFlashlight.apk|华为手电筒必须删 U8800时代有人因为闪光灯烧了手机的反正我不用

深度游标卡尺使用说明书.

深度游标卡尺使用说明书 感谢您对我们的信任,欢迎您选用本公司的产品,本公司将热诚为您服务。为使您更方便、更快捷地使用本产品,请您在使用前认真阅读此说明书,并放于方便位置以备日后查阅。 深度游标卡尺是利用游标原理对深度进行测量的工具。 结构简图 基本参数: 测量范围mm 游标读数值

mm 量爪长(桥长 mm 型式 0 ~ 200 0.02,0.05100 普通、钩型、 针型 0 ~ 300 0.02,0.05100,125,150 普通、钩型 0 ~ 500 0.02,0.05150 普通、钩型 性能特点: * 采用不锈钢或优质碳素钢材料。 * 尺身刻线面无光泽镀铬,激光刻线。 几种不同款式及其应用: 1.普通直杆深度尺(如图2所示。

2.钩型深度尺可用来测量阶梯孔槽的深度和壁厚 (如图3所示。 3.针型深度尺主要用来测量小孔的深度(如图4 所示。 读数方法: 如图5所示,当尺身刻度值为1 mm,游 标读数值为0.02 mm时,如尺身读数是10 mm,游标读数是0.56 mm,测量结果就是: 10.56 mm 注意事项: * 使用前,松开尺框上紧固螺钉,并将尺框 平稳拉开,用布将测量面、导向面擦干净。 * 测量时,尺身与被测工件底面相垂直。 ?使用完毕,要把尺身退回原位,用紧固螺 钉固定住,擦净上油,放到卡尺盒内。 ?不要将卡尺放在磁性物体上。发现卡尺带有磁性,应及时退磁后方可使用。信誉卡(保修单 *本公司产品合格证即信誉卡,保修及服务内容请见信誉卡有关条目。

*本公司致力于追求完美无止境,实际产品和说明书可能略有不同,恕不另行通知,敬请见谅。 靖江量具有限公司

(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介

深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。

卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输

人工神经网络算法

https://www.wendangku.net/doc/6f6242519.html,/s/blog_5bbd6ec00100b5nk.html 人工神经网络算法(2008-11-20 17:24:22) 标签：杂谈 人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。 机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。 人工神经网络就是这种机理。假设上图中X(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，X(2)代表人的身高特征X(3)代表人的体形特征X(4)代表人的声音特征W(1)W(2)W(3)W(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。 现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个W均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计 算,Y=X(1)*W(1)+X(2)*W(2)+X(3)*W(3)+X(4)*W(4)得出一个结果Y,这个Y要和一个门槛值（设为Q）进行比较，如果Y>Q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是X(3)变了,那么最后计算的Y值也就变了,它和Q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形X(3)这个 体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形X(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那 么重要,电脑自动修改其权重W(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就

构造深度及摩擦系数测定过程及方法

构造深度试验（手动铺沙法、电动铺沙法、激光法） 一）手工铺砂法 1．目的与适用范围 本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观粗糙度、路面表面的排水性能及抗滑性能。 2．仪具与材料（1）人工铺砂仪：由圆筒、推平板组成。 ①量砂筒：一端是封闭的，容积为（25土0.15）mL，可通过称量砂 筒中水的质量以确定其容积V,并调整其高度,使其容积符合要求。带一专门的刮尺将筒口量砂刮平。 2推平板：推平板应为木制或铝制，直径50mm, 底面粘一层厚1．5mm的橡胶片，上面有一圆柱把手。 ③刮平尺：可用30cm钢尺代替。 （2）量砂：足够数量的干燥洁净的匀质砂，粒径为0.15～0.3mm。 （3）量尺；钢板尺、钢卷尺，或采用将直径换算成构造深度作为刻度单位的专用的构造深度尺。 （4）其他：装砂容器（小铲）、扫帚或毛刷、挡风板等。 3．方法与步骤 1）准备工作（1）量砂准备：取洁净的细砂晾干、过筛，取0.15～0.3mm的砂置适当的容器中备用。量砂只能在路面上使用一次，不宜重复使用。回收砂必须经干燥、过筛处理后方可使用。（2）对测试路段按随机取样选点的方法，决定测点所在横断面位置。测点应选在行车道的轮迹带上，距路面边缘不应小于1m。 2）试验步骤 ①用扫帚或毛刷子将测点附近的路面清扫干净；面积不小于30cmx 30cm。 ②用小铲装砂沿筒向圆筒中注满砂，手提圆筒上方，在硬质路面上轻轻地叩打3次，使砂密实，补足砂面用钢尺一次刮平。不可直接用量砂筒装砂，以免影响量砂密度的均匀性。③将砂倒在路面上，用底面粘有橡胶片的推平板，由里向外重复做摊铺运动，稍稍用力将砂细心地尽可能地向外摊开；使砂填人凹凸不平的路表面的空隙中，尽可能将砂摊成圆形，并不得在表面上留有浮动余砂。注意摊镭时不可用力过大或向外推挤。 ④用钢板尺测量所构成圆的两个垂直方向的直径，取其平均值，准确至5mm。⑤按以上方法，同一处平行测定不少于3次，3个测点均位于轮迹带上，测点间距3～5m。该处的测定位置以中间测点的位置表示。 4.计算 （1）计算路面表面构造深度测定结果。（2）每一处均取3次路面构造深度的测定结果的平均值作为试验结果，精确至0.1mm。（3）计算每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。 5．报告 （1）列表逐点报告路面构造深度的测定值及3次测定的平均值，当平均值小于0，2mm 时，试验结果以＜0.2mm表示。 （2)每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。（二）电动铺砂法 1．目的和适用范围 本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观粗糙度及路面表面的徘水性能和抗滑性能。 2．仪具与材料（1））电动铺砂仪：利用可充电的直流电源将量砂通过砂漏铺设成宽度5cm、厚度均匀一致的器具。

深度尺作业指导书

****新能源股份有限公司 文件发布/更改记录

*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 1.0 目的： 标准化深度尺的使用方法，保证深度尺的正确操作与检测数值的准确性。 2.0 范围： 根据生产现场检测、实验需求，所使用的深度尺。 3.0 权责： 工程技术中心-品质部：深度尺的日常保管、使用。 工程技术中心-计量室：深度尺的定期校准、维护、维修等。 4.0 定义： 深度尺，深度游标卡尺用于测量凹槽或孔的深度、梯形工件的梯层高度、长度等尺寸。 如图所示： 5.0 检验项目：测量电池壳深度等 检验范围：0-150mm、0-200mm 精度：0.02mm 尺座底面

*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 6.0检验操作流程： 准备——检查——校零——测量——读数——清理现场。 6.1 准备：选择合适规格的深度尺，用干净软布擦净深度尺，准备好待测样品； 6.2 检查：使用前要确认深度尺有检定标签，确认在有效期内。检查深度尺的两个尺座底面和测量刃口是否 平直无损，尺身移动灵活、平稳无晃动，不应有阻滞或松动现象。 6.3 校零：打开开关键，将测量面合起来，当外爪紧贴时，按下置零键进行归零，读数无跳动。 6.4 测量：深度尺探测时，将尺座底面贴放在被测件的定位面上，左手压住尺座，右手慢慢往下推尺身，尺 身应保持垂直（不能歪斜，否则将导致测量不准），当尺身的测量端面与被测件的被测底部接触 时，即可读出被测数值。 如图所示： 6.5 读数：读取卡尺数显数据，并及时记录。 6.6 清理现场：测量完毕，将深度尺清洁保养后放入盒内，归还到深度尺存放处，记录表归放至报表存放处。 7.0 注意事项： 7.1 深度尺是比较精密的测量工具，要轻拿轻放，不得碰撞或跌落地下。 7.2 使用时不得用来测量粗糙的物体，以免损坏量爪；避免与刃具放在一起，以免刃具划伤深度尺的表面； 不使用时应置于干燥中性的地方，远离酸碱性物质，防止锈蚀。 7.3 用深度尺测量待测样品时，不允许过分地施加压力，所用压力应使测量端面与被测底部刚好接触。 7.4 为了获得正确的测量结果，可以多测量几次计算平均值。 8.0 支持文件： 8.1《记录控制程序》 8.2《监视和测量仪器控制程序》 8.3《过程检验作业指导书》 9.0 使用表单： 9.1《过程检验记录表》 9.2《内校记录表》 编制：秦琦审核：批准：

华为手机刷机教程

华为c8500刷机方法 一．手机升级（区别刷机） 1.进入官方网站： 2.依次点击：产品-个人终端-手机-智能手机-huawec8500-下载，你找找就可找到了。 3.下载完成后在压缩包中有一个版本升级指导书，介绍了两种升级的方法。 （一）强制升级：推荐无法正常开机的情况下升级（包括刷机后无法开机，无法进入待机界面等） 步骤一：准备一张256M以上容量的SD卡，建议使用Sandisk, Kingstone, 或Kingmax， 步骤二：在电脑格式化SD卡， 步骤三：在电脑中右键点击软件压缩包，选择解压到当前目录，解压完成后会出现一个dload目录， 步骤四：确认一下dload目录中存在文件，然后将整个dload拷贝到SD 卡根目录下， 步骤五：手机在关机状态下，插入SD卡，同时按下挂机键+音量上键+开机键，手机自动进入升级模式，然后开始升级。（注意：从平台版本升

级到平台版本时，需要升级两次才能成功。第一次升级在即将完成时会提示失败（这属于正常现象），需要拔掉电池（如果插着USB线，则也需要拔掉USB线），等候10秒以上，然后再插入电池，重新按下挂机键+音量上键+开机键，再次升级，即可升级成功。） 步骤六：待第二次升级进度条走满不动后，手机会自动重启，至此主升级包升级完成. （二）正常升级：在正常开机的情况下升级 1、在电脑中解压zip压缩包后将dload文件拷贝到存储卡根目录下； 2、在手机上进行此操作开始升级：设置→SD卡和手机内存设置→软件升级→SD卡升级→确认→升级。 3、等待进度完成，总计时间约4-5分钟。 二：刷机（这里只介绍卡刷） 1.在卡刷之前，如果将zip后缀的rom包拷入内存卡中，然后按向上，接听， 开机键。进入刷机模式后无法选择内存卡中的刷机包。所以在这之前我们要用recovery包来弄一下。安装过以后就可以直接刷rom包了。Recovery 包有中文和英文的（区别是刷机时提示的区别）。 2.下面来介绍recovery包的用法： 有时下载的包会分不清，那么下说一下recovery包

人工神经网络BP算法简介及应用概要

科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向 外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :

机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它

学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：

深度游标卡尺使用方法

深度游标卡尺使用方法

深度游标卡尺 深度游标卡尺用于测量凹槽或孔的深度、梯形工件的梯层高度、长度等尺寸，平常被简称为“深度尺”。是一种用游标读数的深度量尺。 深度游标卡尺使用注意事项 深度游标卡尺是比较精密的量具，使用是否合理，不但影响深度游标卡尺本身的精度和使用寿命，而且对测量结果的准确性，也有直接影响。必须正确使用深度游标卡尺。 1.使用前，认真学习并熟练掌握深度游标卡尺的测量、读数方法。 2.搞清楚所用深度游标卡尺的量程、精度是否符合被测零件的要求。 3.使用前，检查深度游标卡尺应完整无任何损伤，移动尺框3时，活动要自如 不应有过松或过紧，更不能有晃动现象。 4.使用前，用纱布将深度游标卡尺擦拭干净，检查尺身4和游标5的刻线是否 清晰，尺身有无弯曲变形、锈蚀等现象。校验零位、检查各部分作用是否正常。 5.使用深度游标卡尺时，要轻拿轻放，不得碰撞或跌落地下。使用时不要用来 测量粗糙的物体，以免过早损坏测量面。 6.移动卡尺的尺框和微动装置时，不要忘记松开紧固螺钉4；但也不要松得过 量，以免螺钉脱落丢失。 7.测量前，应将被测量表面擦干净，以免灰尘、杂质磨损量具。 8.卡尺的测量基座和尺身端面应垂直于被测表面并贴合紧密，不得歪斜，否则 会造成测量结果不准。 9.应在足够的光线下读数，两眼的视线与卡尺的刻线表面垂直，以减小读数误 差。 10.在机床上测量零件时，要等零件完全停稳后进行，否则不但使量具的测量面 过早磨损而失去精度，且会造成事故。 11.测量沟槽深度或当其他基准面是曲线时，测量基座的端面必须放在曲线的 最高点上，测量出的深度尺寸才是工件的实际尺寸，否则会出现测量误差。

介绍遗传算法神经网络

课程设计作业——翻译 课题：介绍遗传算法神经网络 穆姣姣 0808490233 物流08-班

介绍遗传算法神经网络 理查德·坎普 1. 介绍 一旦一个神经网络模型被创造出来，它常常是可取的。利用这个模型的时候,识别套输入变量导致一个期望输出值。大量的变量和非线性性质的许多材料模型可以使找到一个最优组输入变量变得困难。 在这里,我们可以用遗传算法并试图解决这个问题。 遗传算法是什么?遗传算法是基于搜索algo-rithms力学的自然选择和遗传观察到生物的世界。他们使用两个方向(\适者生存”),在这种条件下,探索一个强劲的功能。重要的是,采用遗传算法,这不是必需要知道功能的形式,就其输出给定的输入(图1)。 健壮性我们这么说是什么意思呢?健壮性是效率和效能之间的平衡所使用的技术在许多不同的环境中。帮助解释这个问题,我们可以比其他搜索和优化技术,如calculus-based,列举,与随机的求索。 方法Calculus-based假设一个光滑,无约束函数和要么找到点在衍生为零(知易行难)或者接受一个方向梯度与当地日当地一所高中点(爬山)。研究了这些技术已经被重点研究、扩展、修改，但展现自己缺乏的鲁棒性是很简单的。 考虑如图2所示的功能。利用Calculus-based在这里发现极值是很容易的(假定派生的函数可以发现…!)。然而,一个更复杂的功能(图3)显示该方法是当地——如果搜索算法,在该地区的一个开始,它就会错过低高峰目标,最高的山峰。 图1 使用网络神经算法没必要知道它的每一项具体功能。 一旦一个局部极大时,进一步改进需要一个随机的重启或类似的东西。同时,假设一个函数光滑,可导,并明确知道很少尊重现实。许多真实世界充满了间断模型和设置在嘈杂的多通道搜索空间(图4)。 虽然calculus-based方法在某些环境中至非常有效的，但内在的假

机器学习之人工神经网络算法

机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到 人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法 的知识。 1.神经网络的来源 我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络 的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学 习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。 在BP算法诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。 2.神经网络的原理 那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量 的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是 大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。 3.神经网络的逻辑架构 让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层

中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。在神经网络中，每个处理单元事实上 就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到 下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。 4.神经网络的应用。 图像识别领域是神经网络中的一个著名应用，这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以 看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低。但是进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。 在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识，具体的内容就是神经网络的起源、 神经网络的原理、神经网络的逻辑架构和神经网络的应用，相信大家看到这里对神经网络知 识有了一定的了解，希望这篇文章能够帮助到大家。

手工铺砂法测定路面构造深度试验方法

手工铺砂法测定路面构造深度试验方法 1、目的与适用范围 本方法适用于测定沥青路面及水泥混凝土路面表面构造深度，用以评定路面表面的宏观 构造。 2 、仪具与材料技术要求，本方法需要下列仪具与材料： ⑴人工铺砂仪：由圆筒、推平板组成。 ①量砂筒：形状一端是封闭的，容积为25mL±0.15mL，可通过称量砂筒中水的质量以确定其容积V，并调整其高度，使其容积符合规定。带一专门的刮尺，可将筒口量砂刮平。 ②推平板：推平板应为木制或铝制，直径50mm，底面粘一层厚1.5mm的橡胶片，上面有一圆柱把手。 ③刮平尺：可用30cm钢板尺代替。 ⑵量砂：足够数量的干燥洁净的匀质砂 粒径0.15~0.3mm。 ⑶量尺：钢板尺、钢卷尺，或采用已按式将直径换算成构造深度作为刻度单位的专用的构造深度尺。 ⑷其他：装砂容器（小铲）、扫帚或毛刷、挡风板等。 3 方法与步骤 3.1 准备工作 ⑴量砂准备：取洁净的细砂，晾干过筛，取0.15~0.3mm的砂置适当的容器中备用。量 砂只能在路面上使用一次，不宜重复使用。 ⑵按本规程附录A的方法，对测试路段按随机取样选点的方法，决定测点所在横断面 位置。测点应选在行车道的轮迹带上，距路面边缘不应小于1m。 3.2 测试步骤 ⑴用扫帚或毛刷子将测点附近的路面清扫干净，面积不小于30cm×30cm。 ⑵用小铲装砂，沿筒壁向圆筒中注满砂，手提圆筒上方，在硬质路表面上轻轻地叩打3 次，使砂密实，补足砂面用钢尺一次刮平。 注：不可直接用量砂筒装砂，以免影响量砂密度的均匀性。 ⑶将砂倒在路面上，用底面粘有橡胶片的推平板，由里向外重复作旋转摊铺运动，稍稍 用力将砂细心地尽可能地向外摊开，使砂填入凹凸不平的路表面的空隙中，尽可能将砂摊成圆形，并不得在表面上留有浮动余砂。注意，摊铺时不可用力过大或向外推挤。 ⑷用钢板尺测量所构成圆的两个垂直方向的直径，取其平均值，准确至5mm。 ⑸按以上方法，同一处平行测定不少于3次，3个测点均位于轮迹带上，测点间距3~5m。 对同一处，应该由同一个试验员进行测定。该处的测定位置以中间测点的位置表示。 4 计算 4.1 路面表面构造深度测定结果按式（T 0961）计算 ： 式中：TD——路面表面构造深度 （mm）；V——砂的体积 25cm3；D——摊平砂的平均直径（mm）。 4.2 每一处均取3次路面构造深度的测定结果的平均值作为试验结果，准确至0.01mm。 4.3 计算每一个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。 5 报告：1列表逐点报告路面构造深度的测定值及3次测定的平均值。当平均值小于0.2mm 时，试验结果以<0.2mm表示。2 每个评定区间路面构造深度的平均值、标准差、变异系数。

神经网络与遗传算法

5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。所以说, 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密

荣耀V8手机到手使用指南

荣耀V8手机到手使用指导 对于刚刚拿到荣耀V8的小伙伴来说，一定对心爱的手机非常爱惜，特别是第一次用华为或者荣耀的手机，肯定是还有很多不懂的地方，在这里简单分享下荣耀V8到手的使用指导。 一、初次开机 新买的荣耀V8拿到手以后，首次使用手机前，请先仔细阅读包装盒中的快速指南，正确插入SIM 卡 长按电源键3S+开机后，手机在缓慢开机之后，请按屏幕提示完成初次设置。 1、选择语言和您所在的国家/ 地区，然后点击下一步。 2、进入WLAN 设置界面，若周围有WLAN 网络，系统会自动识别出来。点击需要接入的网络，输入正确密码，即可畅游网络。如果没有直接跳过，后面开机可以继续连接。 3、进入协议与条款界面，接受用户协议与隐私政策，点击下一步。 4、按照屏幕提示开启WLAN+ 服务。 5、您的手机支持指纹识别，请按照屏幕提示设置属于您的指纹。指纹录入时，还需要创建数字密码或混合密码，在指纹无法正常识别时可用密码解锁屏幕。 6、进入配置成功界面，选择开始使用，完成配置。稍等片刻，就会进入正式的手机系统。从现在开始，便可使用专属于您的手机了。

二、网络连接 连接WLAN 网络 方法1、从状态栏处向下滑动，打开通知面板，在开关页签下，长按进入WLAN 图标WLAN 设置界面，即可连接自己的无线网。 方法2、在手机的设置—WLAN--，进入之后连接自己的无线网即可。 如果没有无线网可以去打开数据流量，联机确保您的SIM 卡已开通数据业务。从状态栏处向下滑动，打开通知面板。在开关页签下，点击数据业务开关，开启移动数据业务。

三、登陆华为账号 华为帐号是类似苹果的Apple ID的功能，有了它仅可以用于登录华为云服务，还可以用于访问花粉俱乐部、华为商城、在线主题或音乐等等服务。如果有华为账号直接登录，没有就要进行注册。 1、打开设置。点击华为帐号> 注册。 2、阅读隐私政策和用户条款并勾选同意，然后点击下一步。 3、使用手机或邮箱注册华为帐号。 使用手机注册：输入手机号码，点击下一步，输入验证码，然后设置登录密码。 使用邮箱注册：点击使用邮件地址注册，输入邮箱地址，然后设置登录密码。登录邮箱并打开验证邮件，然后按照邮件说明进行操作。

神经网络算法简介

神经网络算法简介 （） 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。 神经网络是一种运算模型[1]，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 神经元示意图： ●a1~an为输入向量的各个分量 ●w1~wn为神经元各个突触的权值 ●b为偏置 ●f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() ●t为神经元输出 ●数学表示

●为权向量 ●为输入向量，为的转置 ●为偏置 ●为传递函数 可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。 单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。 该超平面的方程: 权向量 偏置 超平面上的向量 单层神经元网络是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。示意图： 通常来说，一个人工神经元网络是由一个多层神经元结构组成，每一层神经元拥有输入（它的输入是前一层神经元的输出）和输出，每一层（我们用符号记做）Layer(i)是由Ni(Ni代表在第i层上的N)个网络神经元组成，每个Ni上的网络