生成一个基于超图网络的K核算法分解原理的示意图，最终获得最核心的节点对和超边。
生成一个流程图，主要分为三个部分。首先，针对大模型权重和激活值分布不均匀以及对量化噪声敏感的问题，研究基于二阶敏感性分析...
```python import os import re import numpy as np import pand...
1. 页面标题 * 文字：系统重塑 · 精准投入 · 快速盈利 战略重生计划概要报告 * 样式：核心三...
绘制进化算法中的交叉算子。假设一个包含7个任务的应用，交叉点选择在位置3。对于执行位置向量，后代的头3个任务执行位置继承...
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
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# 配置
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class Config:
# ✅ 新版本：积水点Excel（新增累计降雨）
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA模拟结果 & 地理数据
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# 图像块 & 采样
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 负样本水深阈值：< 1cm
tile_size = 200 # 负样本空间均匀采样瓦片大小（单位：栅格单元）
# 土地利用独热编码类型（可根据实际数据调整）
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 训练相关
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
