52_Hertz

This is an excellent collection of articles for analysis, as they are from a cohesive research area (and often the same research group), showcasing a clear and consistent style for writing high-impact scientific papers in computational science and engineering. Based on an analysis of the provided textbook chapter and research articles, here is a summary of their writing characteristics and a guide on the train of thought for composing a similar article. Overall Train of ThoughtThe core logic fol ...

这份讲座PPT（由新加坡国立大学的Xudong CHEN教授在清华大学发表）深入探讨了物理学如何指导机器学习在波传感与成像领域的应用。其核心思想是，纯粹的“黑箱”机器学习方法在该领域存在严重局限，而“物理辅助”的机器学习方法则能有效克服这些局限，取得卓越成果。 以下是我对讲座中关于机器学习功能、作用和局限性的总结，并在此基础上展开详细说明。 核心总结1. 机器学习的局限性（黑箱方法的困境）：讲座指出，在处理复杂的波物理问题时，直接套用在计算机视觉等领域大获成功的“黑箱”深度学习模型，往往会失败。其核心局限在于： 泛化能力差（唯一性问题）： 模型可以完美拟合有限的训练数据，但由于没有学到数据背后真正的物理规律，导致其在面对训练集以外的数据时表现很差。物理问题的解通常是唯一的，而黑箱模型仅凭数据拟合可能找到无数个“伪解”。 效率低下且浪费知识： 强迫神经网络从零开始学习已经被人类研究了数十年的、有明确数学表达式的物理定律（如波动方程、格林函数等），是极其低效且不必要的。这相当于丢弃了宝贵的先验知识。 2. 机器学习的功能（作为“增强器”与“校正器”）：讲座倡导的“物理辅助”方 ...

下面详细介绍IEEE Transactions on Antennas and Propagation (TAP) 和IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques (TMTT) 的论文写作指南，主要内容如下： 语言风格与写作规范：从精准性、简洁性、时态语态、术语一致性四个方面介绍专业英语写作要求，使用表格对比常见问题。 论文结构与内容组织：按IMRaD结构解析各章节要点，包含标题、摘要、引言、方法等关键要素的撰写规范。 图表与公式要求：说明两期刊对图像质量、标注规范、公式排版的具体标准，含数据呈现最佳实践。 投稿与评审流程：分步骤介绍从系统提交到最终出版的完整流程，含审稿周期和开放获取选项。 常见退稿原因及应对策略：总结方法论、创新性、实验设计等五类高频问题及改进方案。 IEEE TAP与TMTT期刊论文写作指南：从语言风格到投稿策略1 语言风格与写作规范在IEEE Transactions on Antennas and Propagation (TAP) 和IEEE Transactions on Microwav ...

DeepSeek本地部署、自建数据库本文将详细介绍如何在本地电脑上部署Deepseek大模型，并搭建基于知识库的私人问答系统。整个过程分为模型部署和知识库搭建两部分，适合个人开发者或企业用户使用。 一、部署Deepseek模型1. 安装OllamaOllama是一个管理和运行开源大模型的平台，支持Deepseek系列模型。 步骤： 访问Ollama的GitHub仓库，下载最新版本的安装包（如ollama-setup.exe）。 运行安装包，按提示完成安装。 安装完成后，在命令行输入ollama，若显示帮助指令则说明安装成功。 2. 下载Deepseek模型Ollama支持多种模型，包括Deepseek的V3和R1版本。 步骤： 在命令行中运行以下命令下载模型：1ollama run deepseek-r1:8b 下载完成后，运行模型：1ollama run deepseek-r1:8b 输入测试问题（如“你好”），若能正常对话则说明模型部署成功。 3. 配置环境变量（可选）如果需要修改模型默认存储路径或端口，可以配置环境变量： OLLAMA_HOST：设置访问端口（默认11 ...

作为一名摄影爱好者兼Python开发者，我开发了一套自动化图片处理工具，现已开源分享。这些工具能帮助摄影师快速完成常见后期处理工作，特别适合需要批量处理图片的场景。 工具清单与适用场景1. 基础处理 拼接.py 功能：将多张图片拼接为全景图或网格排列图 特色：智能识别相似边缘自动对齐 使用说明 按顺序依次输入需要拼接的照片文件名，文件扩展名可以忽略 效果展示 combined.jpg combined_info.txt 123LR-0290.jpg,0,4638LR-0291.jpg,4638,4639LR-0352.jpg,9277,4638 拆分.py 功能：将单张大图按指定行列拆分为网格小图 应用场景：制作拼图素材、社交媒体九宫格图片 使用说明 把合成后的combined.jpg和combined_info.txt放在同一文件夹下，运行拆分.py 会自动拆分所有图片，并放到新建的文件夹中 2. 版权保护 添加水印.py 功能：添加半透明文字水印 添加水印和拍摄信息.py 高级功能：在基础 ...

下面对目前所有相位恢复的代码进行整理，详细说明每段代码的原理和功能。 使用 PhaseRetrival 工具包进行相位恢复验证传播函数正确性下面是使用 PhaseRetrival 工具包进行相位恢复前的准备工作，使用FECO导出的数据（幅值+相位）模拟衍射，以验证衍射部分代码的正确性。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132%% 导入使用的相位恢复包addpath('E:\组会\其他\实验室历史文件\code\phasepack-matlab-master\solvers');addpath('E:\组会\其他\实验室历史文件\code\phasepack-matlab-master\util');addpath('E:\组会\其他\实验室历史文件\code\phasepack-matlab-master\initializers');global numrows numcols num_fourier_masks masks padding lamda ...

引言数据结构是计算机科学中的核心概念之一，用于组织和存储数据，以便高效地访问和修改。它是算法设计的基础，也是软件开发中不可或缺的一部分。掌握数据结构不仅有助于提高程序的性能，还能帮助开发者更好地理解和解决复杂问题。 基本概念数据与数据类型 数据：信息的载体，可以是数字、字符、图像等。 数据类型：数据的分类和定义，决定了数据的存储方式和操作。常见的数据类型包括整数、浮点数、字符、布尔值等。 数据结构数据结构是数据元素之间的关系和操作的集合。它不仅仅是数据的存储方式，还包括对这些数据的操作（如插入、删除、查找等）。数据结构的选择直接影响算法的效率。 抽象数据类型（ADT）抽象数据类型是对数据结构的抽象描述，定义了数据的逻辑结构和操作，而不关心其具体实现。常见的ADT包括栈、队列、列表、树等。 常见数据结构线性结构数组 定义：数组是一种连续内存空间存储相同类型元素的数据结构。 特点：支持随机访问，时间复杂度为O(1)**；但插入和删除操作的时间复杂度为O(n)**。 应用：适用于需要频繁访问元素的场景，如排序和查找。 正是因为数组在内存空间的地址是连续的，所以我们在删除或者增添元素 ...

文献整理基于插值算法和源重建法的无相位近场天线测量研究_王媛 来源：西安电子科技大学、硕士论文、2018 主要内容和方法： 一倍波长进行采样，使用插值算法得到半波长采样。 粒子群优化算法进行等效电流源，得到初始相位后进行迭代傅里叶变换进行精细还原。 使用角锥喇叭和半波振子阵列进行仿真验证。 参考文献： 简要概述了三种无相位近场天线测量方法的关键技术原理。 无相位近场天线测量的近远场变换（NF-FF）技术[7-10]。 无相位近场天线测量关键技术研究_左炎春 来源：西安电子科技大学、硕士论文、2017 主要内容： 使用差分进化算法确定天线的波束指向，并据此给定初始迭代相位。 再使用迭代傅里叶变换算法对扫描点位置的相位进行精细还原。 基于口径形状的初始迭代条件可使算法更快、更准地收敛。 将口径面进行矩形网格划分，在矩形网格的交叉点位置放置沿x轴放置的无限小偶极子，并令其激励电流为1，口径面外不放置偶极子，使用此电偶极子阵得到1平面的相位，作为初始相位进行迭代。 Phase imaging with an untrained neural network _ Fei Wang ...

《傅里叶相位恢复问题的高效数值算法及其应用研究》- 理学博士学位论文本文以挖掘和利用模型与信号的先验信息为切入点，通过对测量过程施加预知的背景先验、自适应地从数据中学习信号特征等途径，有效降低了 FPR 问题的病态程度，进而提出了多重欠采样模型以及生成模型降低了现有算法的采样复杂度。 解集性质：本文首先证明了当 $m < 2n − 1$ 时 FPR 问题的解集具有“花瓣状结构”；此外，通过对测量过程施加预知的背景先验以及生成网络自适应地学习数据的低维流形结构等途径，理论上证明了解的高概率唯一性，从而减少了FPR 问题的非平凡解的数量。 算法设计：当无先验信息约束时，针对欠采样条件带来的挑战，提出了多重欠采样模型并设计 ADMM 算法进行求解；在模型先验的约束下，本文还设计 Douglas-Rachford 算法求解基于背景信息的 FPR 问题，并证明了算法在一定条件下具有局部 R 线性收敛性；基于数据先验，将 ADMM 优化算法同去噪神经网络相融合，设计了基于即插即用的 DFPR-ADMM 算法框架，通过选择不同的算子分裂方式与正则化类型得到了一系列的变种算法；最后，本文设计了 ...

线性回归算法线性回归是一种预测连续数值的监督学习算法。全局梯度下降是线性回归中用来找到损失函数最小值的一种优化算法。 线性回归模型线性回归模型的目标是找到一个函数，它能够尽可能准确地预测输出值 $y $。对于一个简单的线性模型，我们可以表示为： $$h(x) = \theta_0 + \theta_1 x$$ 其中，$h(x)$ 是模型的预测值，$\theta_0$ 是截距项，$\theta_1$ 是斜率，$x$ 是输入特征。 损失函数为了衡量模型预测值 $h(x)$ 与真实值 $y$ 之间的差距，我们定义损失函数（或代价函数）： $$ J(\theta_0, \theta_1) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h(x^{(i)}) - y^{(i)})^2$$ 这里，$m$ 是训练样本的数量，$x^{(i)}$ 和 $ y^{(i)}$ 分别是第 $i$ 个训练样本的特征和标签。 梯度下降梯度下降算法的目标是找到损失函数 $J$ 的最小值。为此，我们需要计算 $J$ 关于每个参数的梯度，然后更新参数： $$ \theta_j := \theta_j - ...