8月总结&抽奖

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首先是小小总结下 8 月发文的情况,总共推文时间是 21 天,原创文章有 9 篇,分别如下:

  1. Jupyter 进阶教程

  2. PyTorch 系列 | 数据加载和预处理教程

  3. PyTorch系列 | 如何加快你的模型训练速度呢?

  4. Leetcode 系列 | 反转链表

  5. PyTorch系列 | 快速入门迁移学习

  6. 只需几行代码,即可实现多线程和多进程操作

  7. 进程和线程(上)

  8. 进程和线程(下)

  9. 你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验?

另外还推荐了一位非常优秀的同校的,考研逆袭的CV大佬:

推荐 | 考研逆袭+跨行计算机视觉的技术成长类公众号

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接着就是每月一次的抽奖活动,这次是送出 3 个10元红包,参与方式是:

  1.  关注公众号“算法猿的成长”

  2. 后台回复“抽奖

截止时间是今晚8点

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最后就是打算建立一个学习交流群,主要是计算机视觉方向和python编程的学习,如果希望加群的,可以加我微信,并备注“加群”。

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
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