SAE助力TapTap微服务改造并快速上云的成功案例
Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine）能帮助微服务应用极速上云，并能通过灵活的应用启停降低资源使用成本，降低运维难度。本文介绍SAE助力TapTap进行微服务改造并快速上云的成功案例。
基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）是一种常见的数字调制方式，通过载波的四种相位状态来传输两比特信息。在接收端，准确解调出原始数据成为关键任务。传统的方法如相干解调虽有效但对同步要求较高，而基于BP（Back Propagation）神经网络的解调算法提供了一种自适应、...
BP神经网络算法讲解及实战应用（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用....
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
转：如何利用BP神经网络算法实现对内网管理软件中的预测与管理
关于在内网管理软件里用BP神经网络算法来搞预测和管理，你可以把它想象成是探险，得跨过不少的障碍。但不要紧，因为每个软件和场景都有独特之处，所以需要根据具体情况来调整和优化。接下来我会详细地聊一聊，在内网管理软件中引入BP神经网络算法来进行预测和管理所需要考虑的一些步骤： 问题定义和数据收集：首先&#...
BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解
正文##BP神经网络算法推导给定训练集：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈RI,yi∈RO，即数据有D 个特征，标签为O 维实值向量。因此，我们定义一个拥有I 个输入层神经元、O个输出层神经元的神经网络，且设该网络的隐藏层神经元个数为H。其中，隐藏层第h 个神经元的阀值用γ h 表示，输出层第o 个神经元的阀值用θ 表示。输入层第i ii个神经元与....
m十字路口多功能控制交通系统,包括基于遗传算法优化的红绿灯时长模糊控制器和基于BP神经网络的车牌识别算法
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要单十字路口： 其中第一级控制为两个并行模块：绿灯交通强度控制模块与红灯交通强度控制模块。绿灯交通强度控制模块的输入为绿灯相位的排队长度与入口流量，输出绿灯相位的交通强度；红灯相位模块的输入为红灯相位的排队长度，输出为红灯相位的交通强度。 第二级控制是在第一级控制基础上的一个总控制模块,做出是否转换当前相位的...
m基于ESN+BP神经网络的数据预测算法matlab仿真,测试数据为太阳黑子变化数据
1.算法描述 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....
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