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【实例简介】深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目，也是对TensorFlow，深度学习（Fasttext，CNN，LSTM等）的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此，根据这种问题的特征，数据标签的格式类似于[0、1、0，...，1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项目结构如下： . ├── Model │   ├── test_model.py │   ├──

徕卡最新TS15，Geocom开发使用手册○○二

本资料为作者研究生期间所做研究的总结与整理，主要是利用abaqus的umat子程序实现复合材料的疲劳分析及寿命预测，里面对umat的调用层次作了图示讲解。如需对应umat程序的，可私聊。

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【实例简介】在工业中应用最为广泛的一种整流电路，其实质是一组共阴极与一组共阳极的三相半波可控整流电路的串联。习惯将其中阴极连接在一起的三个晶闸管(VT1、VT3、VT5)称为共阴极组;阳极连接在一起的三个晶闸管VT4、VT6、VT2)称为共阳极组。三相整流变压器采用Dy联结，由于共阳极组在电源正半周导通，流经变压器二次绕组的是正向电流，共阴极组在电源负半周导通，流经变压器二次绕组的是反向电流，因此一个周期中，变压器绕组中没有了直流磁动势，有利于减小变压器磁通、电动势中的谐波。此外，习惯上希望晶闸管按从1~6的顺序导通，为此将晶闸管按图示的顺序编号，即共阴极组中与a、b、e三相电源相接的三个晶闸管分别为VT1、VT3、VT5，共阳极组中与a、b、e三相电源相接的三个晶闸管分别为VT4、VT6、VT2。三相桥式全控整流电路必须用双窄脉冲或宽脉冲触发，其移相范围为0°~120°，最大导通角为120°。它主要用于电压控制要求高或要求逆变的场合。