學(xué)習(xí)中
關(guān)注創(chuàng)建者：jackspeare 創(chuàng)建時(shí)間：2016-01-08
學(xué)習(xí)中的視頻教程
化工新能源中的機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例介紹
化工新能源中的機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模—從燃料電池的系統(tǒng)到部件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例介紹 直播時(shí)間：3月12日 19:30 課時(shí)章節(jié)：第1節(jié)課（共1節(jié)） 適用人群：想要了解學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)器學(xué)習(xí)建模在化工新能源中的應(yīng)用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統(tǒng)其實(shí)也算一個(gè)小型的化工系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來(lái)發(fā)電驅(qū)動(dòng)汽車或者向電網(wǎng)輸送，也可能是在逆向運(yùn)行采用電網(wǎng)的電來(lái)分解水制氫。
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化工新能源中的機(jī)器學(xué)習(xí)建模中的時(shí)間序列建模算法
直播大綱： 本課程主要介紹已經(jīng)完成過(guò)的一些化工新能源系統(tǒng)或者器件的機(jī)理及機(jī)器學(xué)習(xí)建模案例，手把手教你用numpy實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的RNN/LSTM/GRU，并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進(jìn)行演示。
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surface integral中的方法及含義學(xué)習(xí)計(jì)算 參數(shù)變量如速度壓力等 均勻性系數(shù)
1、學(xué)習(xí)surface integral中的方法及含義； 2、學(xué)習(xí)計(jì)算 參數(shù)變量如速度壓力等 均勻性系數(shù)； 3、學(xué)習(xí)其他如體積流量 質(zhì)量流量等
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學(xué)習(xí)中的實(shí)例教程
<p>1 機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法</p><p><span style="color: rgb(62, 62, 62);">Optimization Algorithms in Machine Learning,機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法。</span></p><p>優(yōu)化算法是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的支柱，因?yàn)樗鼈兪菇＿^(guò)程能夠從給定的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)。這些算法用于查找目標(biāo)函數(shù)的最小值或最大值，該函數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)上下文中代表誤差或損失。<strong><em>在本文中，討論了不同的優(yōu)化方法以及它們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)中的用途及其意義。</em></strong></p><p><strong>目錄</strong></p><ul><li>了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化</li><li>機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法類型</li><li class="ql-indent-1">1. 一階算法</li><li class="ql-indent-1">2. 二階算法</li><li>針對(duì)特定機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的優(yōu)化</li><li class="ql-indent-1">1. 分類任務(wù)：Logistic 回歸優(yōu)化</li><li class="ql-indent-1">2. 回歸任務(wù)：線性回歸優(yōu)化</li><li>優(yōu)化算法的挑戰(zhàn)和局限性</li></ul><p><strong>了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化</strong></p><p>優(yōu)化是從各種可用的可行解決方案中選擇最佳解決方案的過(guò)程。換句話說(shuō)，優(yōu)化可以定義為獲得給定函數(shù)的最佳值或最小值的一種方式。在大多數(shù)問(wèn)題中，目標(biāo)函數(shù) f（x） 是受約束的，目的是確定最小化或最大化 f（x） 的 ？x 值。
展開(kāi) 這倒是引起了我的思考，對(duì)于學(xué)生或者工作黨，如果想系統(tǒng)學(xué)習(xí)CAE，是應(yīng)該先學(xué)透基礎(chǔ)學(xué)科，還是直接上手軟件？
本周討論話題：CAE學(xué)習(xí)中理論和實(shí)踐哪個(gè)更重要？入門CAE你有什么建議？技術(shù)鄰上有哪些適合小白學(xué)習(xí)的課程？
在評(píng)論區(qū)留下你的聲音，我們將在11月25日隨機(jī)從評(píng)論中選取五名用戶（點(diǎn)贊數(shù)越高幾率越大）分別送出技術(shù)鄰定制鑰匙扣、技術(shù)鄰VIP月卡、20元視頻優(yōu)惠券、10元視頻優(yōu)惠券、500金幣，參與活動(dòng)的每人均可獲得100金幣。
談?wù)勀阍诠ぷ?#x2F;學(xué)習(xí)中遇到的無(wú)理請(qǐng)求
無(wú)論你是在職場(chǎng)，還是在校園，難免會(huì)有讓人哭笑（gan）不得（ga）的問(wèn)題。
一些跟你能力幾乎無(wú)關(guān)的事情，
一些看似簡(jiǎn)單卻巨難無(wú)比的事情，
一些朋友簡(jiǎn)直異想天開(kāi)的事情，
一些你想拒絕卻不好意思拒絕的事情……
把這些在評(píng)論中告訴我們，可以是一句話，可以是一個(gè)故事。
可以在這里吐槽，可以在這里找到知己。
評(píng)論中的亮點(diǎn)回復(fù)可獲得小禮品
CAE書(shū)籍任選、CAE聯(lián)盟紀(jì)念杯任選。
禮物發(fā)送時(shí)間：11月7日
本人通過(guò)這2年的有限元學(xué)習(xí)，認(rèn)為有限元的核心就是數(shù)學(xué)物理方程的建立，至于有限元實(shí)現(xiàn)過(guò)程是否順利、高效，還要看方程的離散形式以及程序的架構(gòu)。一人只見(jiàn)，僅供參考！
學(xué)習(xí)有限元編程－我倒著走路（更新中---）(1).rar
學(xué)習(xí)有限元編程－我倒著走路（更新中---）.rar
取而代之的是，它們會(huì)根據(jù)以前的數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入特征和輸出目標(biāo)之間的關(guān)系。
在機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）算法最為廣泛使用，并且由于當(dāng)前大量可用的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，以及其先進(jìn)的算法結(jié)構(gòu)，該算法目前正在快速發(fā)展。例如，NN是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的主要驅(qū)動(dòng)力。NN在識(shí)別上述任務(wù)中潛在的復(fù)雜模式方面表現(xiàn)出了它的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，其中大部分模式曾被認(rèn)為只有人類有可能分辨出來(lái)。此外，一個(gè)明顯的趨勢(shì)是，在這些領(lǐng)域中利用NN的經(jīng)驗(yàn)成果正在向傳統(tǒng)的制造領(lǐng)域（包括增材制造）進(jìn)行遷移。NN對(duì)制造行業(yè)中的整個(gè)價(jià)值鏈創(chuàng)新，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、質(zhì)檢到交付等，都產(chǎn)生了深遠(yuǎn)而廣泛的影響，并且其帶來(lái)的影響將越來(lái)越強(qiáng)烈。
此外，NN作為一種監(jiān)督式的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有很強(qiáng)的評(píng)估擬合能力，它可以表示輸入和輸出特征之間復(fù)雜的、高度非線性的關(guān)系。監(jiān)督式學(xué)習(xí)適用于增材制造，因?yàn)樵摷夹g(shù)總是有明確的目標(biāo)和驗(yàn)證方法。通過(guò)迭代訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以發(fā)揮高效作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在增材制造價(jià)值鏈中的應(yīng)用
增材制造是一個(gè)包含許多方面的價(jià)值鏈條，包括模型設(shè)計(jì)、材料選擇、制造和質(zhì)量評(píng)估。接下來(lái)將主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（NN）在設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和工藝-性能-使役性能的聯(lián)系中的應(yīng)用。
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你將學(xué)
到的內(nèi)容 ? 清晰理解AP考試必知知識(shí)
? 理解財(cái)政政策、貨幣政策、稅收等
? 學(xué)習(xí)如何繪制AS-AD模型，理解曲線變化的力量并確定短期和長(zhǎng)期均衡
? 學(xué)習(xí)如何應(yīng)對(duì)考試中的選擇題
? 學(xué)習(xí)如何正確回答考試中的FRQ
要求
● 無(wú)需經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)。適合完全初學(xué)者。
它解釋了人工智能系統(tǒng)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、識(shí)別模式、做出預(yù)測(cè)，并支持跨領(lǐng)域智能決策。學(xué)習(xí)者還將理解人工智能中使用的不同類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和合成數(shù)據(jù)。
OpenFOAM燃燒建模：reactingFoam與XiFoam1個(gè)月前
課程講數(shù)：23講
課程簡(jiǎn)介
本課程針對(duì)開(kāi)源CFD平臺(tái)OpenFOAM，系統(tǒng)講解燃燒建模相關(guān)實(shí)操知識(shí)，幫助工程師、研究人員和學(xué)習(xí)者掌握OpenFOAM中反應(yīng)流仿真的實(shí)現(xiàn)方法，以及各類燃燒求解器在實(shí)際CFD問(wèn)題中的配置與應(yīng)用。
芯片創(chuàng)業(yè)盈利，劍指五年上市2個(gè)月前
創(chuàng)業(yè)沒(méi)有奇跡，所謂的“奇跡”實(shí)際上是堅(jiān)持不懈的努力、面對(duì)困難時(shí)的韌性以及在逆境中不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)的結(jié)果。?創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，所謂的“奇跡”往往不是突如其來(lái)的幸運(yùn)，而是長(zhǎng)期積累和正確決策的體現(xiàn)；所謂的“奇跡”不過(guò)是把挫折視為日常，并在堅(jiān)持中收獲一個(gè)更強(qiáng)大的自己。
下一個(gè)五年上市目標(biāo)，也許在別人眼里又是一個(gè)“奇跡”。
該算例雖幾何結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，卻能完整捕捉流動(dòng)分離、回流、再附著等核心流動(dòng)特征，是計(jì)算流體力學(xué)中學(xué)習(xí)湍流建模的理想入門案例。
藥物發(fā)現(xiàn)與化學(xué)信息學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 發(fā)布時(shí)間：2026年 時(shí)長(zhǎng)：3小時(shí) 大小：1.1GB 語(yǔ)言：英語(yǔ) 課程內(nèi)容 學(xué)習(xí)將Python、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于化學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域，掌握藥物發(fā)現(xiàn)的計(jì)算方法與實(shí)操項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，從零搭建相關(guān)預(yù)測(cè)模型并完成部署。 學(xué)習(xí)目標(biāo)
在課程學(xué)習(xí)過(guò)程中，你將接觸到各類實(shí)操細(xì)節(jié)，例如在使用Surpac進(jìn)行任何統(tǒng)計(jì)分析前，需先創(chuàng)建復(fù)合測(cè)線文件。這些細(xì)節(jié)對(duì)整個(gè)實(shí)操流程至關(guān)重要，建議你做好相關(guān)學(xué)習(xí)準(zhǔn)備。
祝你學(xué)習(xí)愉快！
適合學(xué)習(xí)人群
采礦工程師
測(cè)繪工程師
地球科學(xué)家
地質(zhì)學(xué)家
需要注意的是，開(kāi)始本課程學(xué)習(xí)前，學(xué)員需具備有限元理論的基礎(chǔ)認(rèn)知，且完全熟悉Abaqus的具體操作方法，這能幫助掃清學(xué)習(xí)過(guò)程中的相關(guān)障礙，更好地融入課程的學(xué)習(xí)思維模式。
最后，衷心祝愿學(xué)員的學(xué)習(xí)和工作項(xiàng)目一切順利。
課程適用人群
1. 想要學(xué)習(xí)基于Python進(jìn)行Abaqus軟件二次應(yīng)用開(kāi)發(fā)的各類人群
2. 機(jī)械工程師
3.
該算例雖幾何結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，卻能完整捕捉流動(dòng)分離、回流、再附著等核心流動(dòng)特征，是計(jì)算流體力學(xué)中學(xué)習(xí)湍流建模的理想入門案例。
- 人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 搭建機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境
- Python基礎(chǔ)與必備庫(kù)
- 使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理
- 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
- 缺失數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)清洗
- 特征縮放與歸一化
- 分類數(shù)據(jù)編碼
- 理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸
