有感

我发现我只是被动的接受知识,而没有过主动的学习知识。

对于新项目的需要用到的知识 ,我可能能够很快的掌握并运用。但是仅仅是需要学习时才会。我从来没有说对于社会上新出现的东西进行学习,以补充营养,导致跟不上时代的脚步,呵呵

该怎么解决呢,可能得多泡泡技术论坛,多上上技术网站了。

【3D应力敏度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
### 受野概念 受野是指神经网络中某个节点能够知到的输入空间范围。对于卷积神经网络(CNN),这一属性尤为重要,因为它决定了每一层的受区域大小以及如何影响最终输出[^1]。 具体来说,在CNN结构里,每一个滤波器都会在其对应的局部区域内滑动操作,这个局部区域即为该滤波器的受野。随着层数增加,高层节点的受野也会逐渐扩大,意味着它们能覆盖更大的原始输入面积。这种机制使得深层网络具备更强的数据抽象能力和更广泛的上下文理解力。 #### 应用场景 在图像识别任务中,合理设计受野可以帮助提高模型的表现: - **目标检测**:为了更好地捕捉不同尺寸的目标物体,可以通过调整卷积核大小或者采用多尺度金字塔表示法来改变各层的受野分布[^4]。 - **语义分割**:增大末端层的受野有助于增强全局信息获取,从而改善像素级分类精度;同时保持早期浅层的小型化受野,则有利于保留更多细节特征[^3]. ```python import torch.nn as nn class CustomConvNet(nn.Module): def __init__(self, input_channels=3): super().__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( # 小受野,捕获细粒度纹理 nn.Conv2d(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # 中等受野,融合局部模式 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=2, padding=2), # 大受野,掌握整体布局 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=7, stride=4, padding=3) ) def forward(self, x): return self.conv_layers(x) model = CustomConvNet() print(model) ```
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