本文主要是介绍智能电网学习3---论文7section1-3，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个是基于论文8的。
它在前3节，完全就是在介绍论文8是怎样的。
而最大的不同就是不认同论文8的一个参数。
直接上图
一共有3中距离，这都是平均值。
它们的不同就是在第三个参数。
这篇关于智能电网学习3---论文7section1-3的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
相关文章
Pytorch学习笔记_4_训练一个分类器
关于数据 一般来说，对于图像、文本、音频或视频数据，可以使用标准的Python包来将这些数据加载为numpy array，之后可以将这些array转换为torch.*Tensor 对于图像，Pillow、OpenCV包音频，scipy、librosa包文本，可以使用原始Python和Cython加载，或NLKT和SpaCy 特别的，对于视觉任务，有一个包torchvision，其中包含了处理
Pytorch学习笔记_3_构建一个神经网络
Neural Networks 神经网络可以通过使用torch.nn包来创建 nn依赖于autograd来定义模型并求导。 一个nn.Module类包含各个层和一个forward(input)前向传播方法，该方法返回output 例如这个分类数字图像的网络： 这是个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接一层的传递，最后输出计算结果 一个神经网络的典型训练过程： 定义包
Pytorch学习笔记_2_Autograd自动求导机制
Autograd 自动求导机制 PyTorch 中所有神经网络的核心是 autograd 包。 autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导。它是一个在运行时定义的框架，可以通过代码的运行来决定反向传播的过程，并且每次迭代可以是不同的。 通过一些示例来了解 Tensor 张量 torch.tensor是这个包的核心类。 设置.requires_grad为True，会追踪所有对于
Pytorch学习笔记_1_tensor张量
Tensors Tensors与Numpy中的ndarrays类似 torch.new_* 与 torch.*_like 前者创建的对象会保持原有的属性（如dtype），但shape不同 >>> x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.double)>>> x.new_ones(2, 3)tensor([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]],
【应用机器学习】评估一个假设
检验是否过拟合 将数据分成训练集和测试集 通常用70%的数据作为训练集，用剩下30%的数据作为测试集。 很重要的一点是训练集和测试集均要含有各种类型的数据，通常我们要对数据进行洗牌，然后再分成训练集和测试集。 使用训练集对模型进行训练 可以得到一系列参数 theta 使用测试集对模型进行测试 使用测试集数据对模型进行测试，有两种方式计算误差 线性回归模型 利用测试集数据计算代
html 复制标签内文本的按钮的 js 实现【学习过程】【浏览器兼容】
想要实现div中的文字内容一键复制到剪切板中，一开始在网上search到两种方案： 方案1： <script type="text/javascript"> function jsCopy(s){ var obj=document.getElementById(s);obj.select(); //选择对象 document.execCommand("Copy"); //执行浏览器复制命令al
【Cloud Foundry】Cloud Foundry学习（四）——Service
在阅读的过程中有任何问题，欢迎一起交流 邮箱：1494713801@qq.com QQ：1494713801 Services:Cloud Foundry的Service模块从源代码控制上看就知道是一个独立的、可Plugin的模块，以方便第三方把自己的服务整合入 CloudFoundry生态系统。在Github上看到service是与CloudFoundry C
【Ruby】Ruby的model学习——Active Record Associations
在阅读的过程中有任何问题，欢迎一起交流 邮箱：1494713801@qq.com QQ：1494713801 一、如何定义关联 两个model之间常常会存在关联关系，为了解决这些关联引起的复杂操作问题，可以在model定义时定义其关联关系。如：实体customers和orders定义如下： class Customer < ActiveR
【Cloud Foundry】Could Foundry学习（三）——Router
在阅读的过程中有任何问题，欢迎一起交流 邮箱：1494713801@qq.com QQ：1494713801 一、概述 Router组件在Cloud Foundry中是对所有进来的Request进行路由。 进入Router的request主要有两类：首先是来自VMCClient或者STS的管理型指令，这类request会被路由到A
论文笔记Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems
最近在看目标跟踪方面的论文，看到王乃岩博士发的一篇分析跟踪系统的文章，将目标跟踪系统拆分为多个独立的部分进行分析，比较各个部分的效果。本文主要对该论文的重点的一个大致翻译，刚入门，水平有限，如有理解错误和疏漏还请见谅。本文参考了hjl240的文章：追踪系统分模块解析（Understanding and Diagnosing Visual Tracking Systems） 近些年已经出了一