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就這樣堅(jiān)持了天,演出當(dāng)天,需要把縫針處的膠布摘了,疼得她齜牙咧嘴的,媽媽看著她,問她能行嗎?她皺著眉頭說行,可以!那眼神讓媽媽都不禁落淚!演出結(jié)束后,練琴的熱情一發(fā)不可收拾。催著練琴的事再也沒有發(fā)生過······寒假到了,家里有老人生病住院,沒人有時(shí)間管她。她當(dāng)時(shí)有兩個(gè)選擇,要么白天回奶奶家跟太太一起,可以看書學(xué)習(xí),但是沒鋼琴,沒辦法練琴;要么自己在家練琴,但是家里一個(gè)人都沒有。她竟然選擇了自己在家練琴,媽媽上班走,把門反鎖好,中午有人回去給她送頓飯,下午她接著練,一直到晚上媽媽下班。所以,興趣真的是學(xué)習(xí)好的良藥。
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(近日產(chǎn)品)廬陽樂器店哪個(gè)型號(hào)性價(jià)比高(2024更新成功)(今日/熱點(diǎn)), 1.3.2 AdaBoost1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural networks, ANN)源自對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真和模擬。其在分類任務(wù)的工作流程如圖4所示,原始樣本經(jīng)輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò),經(jīng)若干個(gè)隱藏層,通過激活函數(shù)輸出所屬類別。圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中的工作流程計(jì)算流程如圖5所示,分為“數(shù)據(jù)預(yù)處理”和“模型訓(xùn)練與評(píng)估”兩部分。圖5 水質(zhì)預(yù)測(cè)模型計(jì)算流程圖6 廣東省2008—2016年水質(zhì)監(jiān)測(cè)站分布參數(shù)指標(biāo)分為氣象指標(biāo)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)兩類。氣象指標(biāo)包括降雨、氣溫和蒸發(fā),是水質(zhì)預(yù)測(cè)中常用的指標(biāo)。有研究表明,降雨、氣溫和蒸發(fā)等氣象條件是驅(qū)動(dòng)污染物遷移、傳輸和轉(zhuǎn)化的重要因素,并采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究了氣象因素與區(qū)域水質(zhì)之間的關(guān)系。本研究的氣象數(shù)據(jù)采用中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)公布的廣東省36個(gè)國家氣象監(jiān)測(cè)站的日尺度數(shù)據(jù),氣象監(jiān)測(cè)站的分布如圖7所示。除此之外,本研究采用GDP、總?cè)丝跀?shù)、人口密度、城市用水人口、城市供水總量、城市供水管道長(zhǎng)度、城市污水排放量、工業(yè)廢水排放量以及城市污水處理率9個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測(cè),如表2和表3所列。其中,GDP、總?cè)丝跀?shù)以及人口密度,從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模上間接反映污染的整體排放強(qiáng)度;城市用水人口、城市供水總量、城市供水管道長(zhǎng)度,從城市用水規(guī)模上間接反映污水的排放體量;城市污水排放量、工業(yè)廢水排放量、城市污水處理率,直接影響一個(gè)區(qū)域的水質(zhì)情況,是水質(zhì)預(yù)測(cè)的重要指標(biāo)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)來自中國知網(wǎng)的大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)。
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