广工topview工作室

时间: 2023-10-03 09:00:52 浏览: 57
广工TOPVIEW工作室是广东工业大学自动化学院下属的学生科研组织。工作室成立于2017年,致力于培养和提升广东工业大学自动化学院学生的科研能力和创新能力。工作室由一群对科研感兴趣、具有较高水平的学生组成,他们通常热爱科技,具备极强的学习能力和问题解决能力。 广工TOPVIEW工作室以开展学术科研项目为核心,涉及自动化、机器人、人工智能等领域。工作室为学生提供了一个提升科研技能的平台,通过组织各种学术讲座、技能培训、竞赛参与等活动,激发学生在科研领域的潜能,培养他们解决实际问题的能力。 广工TOPVIEW工作室注重团队合作和交流分享。工作室成员之间经常进行项目讨论、技术交流和经验分享,通过团队合作共同解决问题,提高项目的质量和效率。工作室还与其他院校的科研组织保持密切联系,组织联合活动和交流,开拓学生的视野和思维方式。 在广工TOPVIEW工作室的成员中,有许多同学在科研领域有着卓越的表现和成果。工作室培养和选拔的优秀学生多次参加国内外学术会议和竞赛,并取得了优异的成绩。这些成绩不仅是对个人学术能力的提升和肯定,也为工作室赢得了良好的声誉。 总之,广工TOPVIEW工作室是一个积极向上、蓬勃发展的学生科研组织。通过举办各种活动,工作室帮助学生提升科研能力、拓宽视野、培养创新思维,为他们的未来发展奠定坚实的基础。
相关问题

endnote广东工业大学

EndNote是一款由Clarivate Analytics公司推出的文献管理工具,可以帮助科研人员快速、方便地管理和引用文献资料。广东工业大学作为一所重点高校,对科研工作非常重视,因此EndNote在该校的使用非常普遍。 首先,广东工业大学的老师和研究生们经常需要进行学术研究,需要大量的文献资料来支撑他们的研究工作。EndNote提供了一个便捷的平台,可以帮助他们收集、整理和管理这些文献资料,极大地提高了他们的工作效率。 其次,广东工业大学的学生会在写毕业论文、学术论文等过程中用到大量的引用文献。EndNote可以帮助他们在写作过程中方便地插入文献引用,减少了因为引用格式错误而浪费的时间,提高了写作质量。 另外,广东工业大学的图书馆也将EndNote作为一种学术支持工具,向师生们进行推广和培训。通过EndNote,师生们可以更好地利用图书馆资源,提高文献检索和管理的效率。 总之,EndNote在广东工业大学得到了广泛的应用,成为了师生们不可或缺的学术助手,有效地促进了学术研究和写作工作的顺利进行。

广东工业大学校园网ipv6

广东工业大学校园网已经全面升级到ipv6,以满足未来互联网发展的需求。ipv6的使用极大地拓展了校园网络的地址空间,使得更多的设备能够连接到网络上,保证了网络的稳定性和安全性。通过ipv6的部署,广东工业大学校园网可以更好地支持物联网、云计算、大数据等新兴技术的发展和应用,为学生和教职员工提供更加便捷、高效的网络服务。同时,广东工业大学校园网ipv6的应用也为学生提供了更好的实践环境,使他们能够更好地接触和理解最新的互联网技术和趋势,提升其竞争力和创新能力。通过广东工业大学校园网ipv6的全面升级,学校网络基础设施的先进性得到了提升,为学校师生提供了更好的学习和工作环境。可以预见,随着ipv6的普及应用,广东工业大学校园网将更好地适应未来互联网的发展需求,为广大师生提供更加便捷、高效的网络服务。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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