模型1 输入参数和输出参数 (修改)

点源扩散模式适用范围：平坦地形，有风条件，点源，污染物下风向任意一点，小于24h取样时间，排放源相对高度较低（排放源有效高度的具体限值由混合层高度、接受点下风向距离以及地面粗糙度等因素决定）输入参数：单位时间排放量，烟囱出口处的平均风速，烟囱有效高度，扩散参数，混合层高度输出参数：下风向任一点污染物地面浓度或任一点污染物浓度最大落地浓度公式适用范围：平坦地形，有风条件，点源，污染物下风向x轴线上最大落地浓度点，1h取样时间，不稳定大气条件输入参数：单位时间排放量，烟囱出口处的平均风速，烟囱有效高度，扩散参数输出参数：最大落地浓度及其距离小风或静风扩散模式适用范围：平坦地形，小风或静风条件，点源，污染物下风向任意一点，小于24h取样时间，排放源相对高度较低输入参数：单位时间排放量，烟囱出口处的平均风速，烟囱有效高度，相对大气稳定度条件下的扩散参数输出参数：下风向任一点污染物地面浓度熏烟模式适用范围：平坦地形，有风条件，点源，污染物下风向熏烟地区任意一点，小于24h取样时间，排放源相对高度较低输入参数：单位时间排放量，烟囱出口处的平均风速，烟囱有效高度，熏烟发生前稳定状态的扩散参数输出参数：下风方向地面熏烟浓度最大值及其位置，熏烟区地面浓度分布海岸线熏烟模式适用范围：平坦地形，有风条件，点源，污染物下风向熏烟地区任意一点，小于24h取样时间输入参数：单位时间排放量，TIBL的平均风速，烟囱有效高度，TIBL上边界上方稳定层的横向扩散参数，TIBL内横向扩散参数，烟囱与岸边的地面距离，评价区陆地面的粗糙度输出参数：下风向地面熏烟浓度最大值及其位置，熏烟区地面浓度分布日均浓度计算方法《环境空气质量标准》GB3095一1996中对大多数污染物都规定了日均浓度的限值。

为此，一般还需要预测日均浓度值，以便评价其是否超标。

但是，在如何预测日均浓度这一问题上，却一直存在不同的看法。

质量标准中注明:日平均系指任何一日的平均浓度，这就又增加了预测的难度。

神经网络模型的结构设计与参数调整方法引言：神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，它通过输入数据进行学习和训练，以预测和分类任务为目标。

然而，模型的结构设计和参数调整是影响其性能和效果的关键因素。

本文将介绍神经网络模型的结构设计和参数调整方法，并探讨其在优化模型性能方面的作用。

一、神经网络模型的结构设计方法1. 输入层和输出层设计：神经网络模型的输入层接收原始数据，输出层给出模型的预测结果。

在结构设计中，输入层的节点数量应与待处理数据的特征数量相匹配，输出层的节点数量则根据任务需求进行设置。

例如，对于图像分类任务，输出层的节点数通常与类别数相等。

2. 隐藏层设计：隐藏层是神经网络模型的核心组成部分，起到对输入数据进行处理和特征抽取的作用。

隐藏层的节点数量和层数对模型的性能有重要影响。

通常情况下，增加隐藏层的节点数量和层数能够提升模型的表达能力，但也容易导致过拟合现象。

因此，在设计隐藏层时需要考虑提高模型效果和控制复杂度的平衡。

3. 激活函数选择：激活函数在神经网络模型中用于引入非线性变换，使模型能够更好地拟合复杂的数据分布。

常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。

在结构设计中，根据任务的特性选择合适的激活函数可以提升模型的表达能力和收敛速度。

4. 正则化和归一化技术：正则化和归一化技术可以在模型训练过程中对参数进行约束，防止过拟合和提高模型的鲁棒性。

例如，L1和L2正则化可以对模型的权重进行限制，避免某些特征对模型预测结果的过度依赖。

另外，归一化技术如Batch Normalization可以将输入数据按特定规则进行缩放，提高模型的训练效果和泛化能力。

二、神经网络模型的参数调整方法1. 学习率调整：学习率是神经网络模型中一个重要的超参数，它决定了模型在每一次参数更新中的步长大小。

合适的学习率能够加速模型的收敛速度，而过大或过小的学习率则可能导致训练过程困难或收敛到局部最优解。

请列举模型中常用的增、删、改、查方法。

在模型中，常用的增删改查方法是指对数据进行增加、删除、修改和查询的操作。

这些方法是开发过程中最常用的基本操作，在不同的应用场景下，可以有效管理和维护数据。

下面将分别介绍每个方法的具体操作步骤。

增加数据（Create）：在模型中增加数据通常分为两个步骤：创建数据对象和将数据对象添加到模型中。

1. 创建数据对象：首先，根据模型的定义，创建一个新的数据对象。

这可以通过实例化模型的类来完成，也可以通过调用模型类提供的特定方法来创建对象。

2. 添加数据对象：将创建的数据对象添加到模型中，使其成为模型的一部分。

这可以通过模型类提供的添加方法来完成，例如将数据对象插入到数据库表中，或将数据对象添加到内存中的数据结构中。

删除数据（Delete）：在模型中删除数据也有两个步骤：定位要删除的数据对象，然后在模型中删除该对象。

1. 定位数据对象：首先，根据要删除的数据对象的唯一标识或其他特定条件，确认要删除的数据对象。

这可以通过查询模型中的数据来完成，找到符合条件的数据对象。

2. 删除数据对象：一旦找到要删除的数据对象，在模型中执行删除操作。

这可以通过模型类提供的删除方法来完成，例如在数据库中删除相应的记录，或从内存中的数据结构中移除数据对象。

修改数据（Update）：修改数据的过程通常包括查找要修改的数据对象，然后在模型中对该对象的属性进行更新。

1. 查找数据对象：首先，根据要修改的数据对象的唯一标识或其他特定条件，找到需要修改的数据对象。

这可以通过查询模型中的数据来完成，找到满足条件的数据对象。

2. 更新数据对象：一旦找到了要修改的数据对象，在模型中执行更新操作。

这可以通过模型类提供的更新方法来完成，例如在数据库中更新相应的记录，或修改内存中的数据对象的属性。

查询数据（Retrieve）：查询数据是模型中最常见和重要的操作，它用于从模型中检索特定的数据。

1. 构建查询条件：首先，根据需要查询的数据的属性和条件，构建查询语句或查询对象。

机器学习模型调参技巧总结机器学习模型调参是优化模型性能的重要步骤。

通过调整模型参数，我们可以提高模型的准确性和稳定性。

然而，参数的数量庞大，如何有效地进行调参成为了一个挑战。

本文将总结一些常用的机器学习模型调参技巧，帮助读者更好地调整模型参数。

1. 数据集划分在进行模型调参之前，我们需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于模型的训练，验证集用于选择最佳的参数组合，测试集用于评估模型的泛化能力。

常见的划分比例为70%的训练集、15%的验证集和15%的测试集。

2. 网格搜索网格搜索是一种常用的参数调优方法。

它通过对定义的参数网格进行穷举搜索，找到最佳的参数组合。

网格搜索可以使用交叉验证来评估参数组合。

交叉验证将训练集分成K个子集，每个子集轮流作为验证集。

通过计算K次验证的平均值，可以减少随机性带来的误差。

3. 随机搜索与网格搜索相比，随机搜索是一种更加高效的参数调优方法。

它通过在定义的参数空间中随机抽样，找到最佳的参数组合。

随机搜索通常比网格搜索更快，尤其是当参数空间较大时。

然而，随机搜索也有一定的不确定性，因为它只对一部分参数进行搜索。

4. 学习曲线分析学习曲线分析是一种评估模型性能的方法。

它通过观察模型在不同训练集大小下的性能变化，来判断模型是否存在过拟合或欠拟合的问题。

学习曲线通常以训练集大小作为横坐标，模型的性能指标（如准确率或损失函数）作为纵坐标。

通过观察学习曲线的形状，我们可以得出模型是否需要更多的数据或调整模型参数。

5. 特征选择特征选择是指从原始特征中选择出最相关的特征。

它可以减少模型的复杂度，提高模型的性能。

常用的特征选择方法包括相关系数、信息增益等。

通过对每个特征与目标变量之间的相关度进行计算和排序，我们可以选择出与目标变量关系最密切的特征。

6. 正则化正则化是一种惩罚模型复杂度的方法。

它通过在损失函数中引入正则化项来防止模型过拟合。

常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

一、执行PMCAD主菜单1，输入结构的整体模型(一)根据建筑平、立、剖面图输入轴线1、结构标准层“轴线输入”1)结构图中尺寸是指中心线尺寸，而非建筑平面图中的外轮廓尺寸2)根据上一层建筑平面的布置，在本层结构平面图中适当增设次梁3)只有楼层板、梁、柱等构件布置完全一样(位置、截面、材料)，并且层高相同时，才能归并为一个结构标准层2、“网格生成”——轴线命名(二)估算(主、次)梁、板、柱等构件截面尺寸，并进行“构件定义”1、梁1)抗震规范第6.3.6条规定：b≥2002)主梁：h = (1/8～1/12) l ，b=(1/3～1/2)h3)次梁：h = (1/12～1/16) l ，b=(1/3～1/2)h2、框架柱：1)抗震规范第6.3.1条规定：矩形柱bc、hc≥300，圆形柱d≥3502)控制柱的轴压比——柱的轴压比限值，抗震等级为一到四级时，分别为0.7～1.0——柱轴力放大系数，考虑柱受弯曲影响， =1.2～1.4——楼面竖向荷载单位面积的折算值， =13～15kN/m2——柱计算截面以上的楼层数——柱的负荷面积3、板楼板厚：h = l /40 ～ l /45 (单向板) 且h≥60mmh = l /50 ～ l /45 (双向板) 且h≥80mm(三)选择各标准层进行梁、柱构件布置，“楼层定义”1、构件布置，柱只能布置在节点上，主梁只能布置在轴线上。

2、偏心，主要考虑外轮廓平齐。

3、本层修改，删除不需要的梁、柱等。

4、本层信息，给出本标准层板厚、材料等级、层高。

5、截面显示，查看本标准层梁、柱构件的布置及截面尺寸、偏心是否正确。

6、换标准层，进行下一标准层的构件布置，尽量用复制网格，以保证上下层节点对齐。

(四)定义各层楼、屋面恒、活荷载，“荷载定义”1、荷载标准层，是指上下相邻且荷载布置完全相同的层。

2、此处定义的荷载是指楼、屋面统一的恒、活荷载，个别房间荷载不同的留在PM主菜单3局部修改(五)根据建筑方案，将各结构标准层和荷载标准层进行组装，形成结构整体模型，“楼层组装”1、楼层的组装就遵循自下而上的原则。

3D建模软件中的建模技巧与参数配置优化在当今科技迅猛发展的时代，3D建模软件已经成为许多设计师和工程师必备的工具。

无论是进行产品设计、建筑设计还是虚拟现实的开发，3D建模软件都扮演着关键的角色。

然而，只有掌握了一些建模技巧和参数配置优化，才能更好地利用这些软件进行高效的建模工作。

本文将为您介绍一些3D建模软件中的建模技巧和参数配置优化，希望能对您的工作提供帮助。

首先，让我们谈谈一些常用的建模技巧。

首先是合理使用选取工具。

在3D建模软件中，选取工具可以用来选择、复制、移动和变换模型的各个部分。

一个常用的技巧是同时按住Ctrl键和鼠标左键，可以多选不同的部分，进行集体操作。

此外，还可以使用框选工具或者点选工具来选择需要操作的模型，这样可以提高效率，减少操作的复杂性。

其次是掌握常用的变换操作。

在3D建模过程中，我们经常需要对模型进行旋转、平移和缩放。

对于这些操作，掌握合适的快捷键和正确的操作方式是非常重要的。

例如，在大多数3D建模软件中，按键R可以启用旋转工具，按键T可以启用平移工具，按键S可以启用缩放工具。

此外，通过鼠标左键和右键的点击，也可以进行精确定位的操作。

另外一个重要的建模技巧是使用快捷键和自定义命令。

熟练使用快捷键可以大幅提高工作效率。

例如，在3D建模软件中，按键Ctrl+C可以复制选中的模型，按键Ctrl+V可以粘贴模型。

此外，还可以自定义一些常用的命令，将其绑定到快捷键上，以提高工作效率。

例如，可以将“选择所有”命令绑定到键盘的一个快捷键上，以便快速选择所有的模型。

除了建模技巧，参数配置优化也是提高建模效率的重要因素。

在许多3D建模软件中，用户可以根据自己的需求进行参数配置，以实现更好的建模效果。

一些常见的参数配置优化包括网格分辨率的设置、灯光和材质的调整以及反射和折射率的配置。

首先，网格分辨率的设置对于3D建模来说至关重要。

网格分辨率决定了模型的细节程度。

如果将网格分辨率设置得过低，模型的细节将无法准确表达，导致模型的形状模糊不清。

参数化建模基本操作方法参数化建模是计算机辅助设计（CAD）中的一种方法，用于在建模过程中添加参数，并根据这些参数进行模型的创建和变换。

参数化建模可以使设计师更加灵活地进行设计，快速地生成多个变体，并轻松地对模型进行修改。

以下是参数化建模的基本操作方法。

1. 定义参数：参数化建模的第一步是定义模型中的参数。

参数可以是数字、尺寸、角度、比例等。

例如，对于一个长方体，可以定义宽度、高度和长度作为参数。

这些参数可以根据需要进行命名，并设置其初始值。

2. 创建基本几何体：使用参数化建模软件，设计师可以通过创建基本几何体来构建模型。

这些基本几何体可以是立方体、球体、圆柱体等。

在创建过程中，可以使用之前定义的参数来设置几何体的尺寸和形状。

3. 执行布尔操作：布尔操作是参数化建模中的一种重要技术，用于通过对几何体之间进行逻辑运算来创建新的几何体。

布尔操作包括联合、相交和减去等。

通过这些布尔操作，可以根据业务需求快速创建复杂的几何体。

4. 创建特征：特征是参数化建模中的重要概念，用于描述几何体的某些属性或功能。

通过创建特征，可以将模型划分为不同的部分，并对它们进行独立操作。

例如，可以创建孔特征，以便在模型的不同位置添加孔洞。

5. 建立关系：参数化建模软件通常提供了一些能够建立几何体之间关系的功能。

通过建立关系，可以将多个几何体连接在一起，并确保它们保持一定的相对位置和尺寸。

这样，在对参数进行修改时，相应的几何体也会发生相应的变化。

6. 添加约束：约束是参数化建模中的另一个关键概念，用于限制几何体的运动和变形。

例如，可以对几何体进行垂直、水平、并行等约束。

这些约束可以保证模型在变化时仍然保持良好的几何关系。

7. 调整参数：通过参数化建模，设计师可以轻松地对模型进行修改。

可以通过修改参数的数值来改变模型的尺寸、形状和比例。

这些修改可以立即反映在模型中，并自动调整相关的几何体和特征。

8. 生成变体：参数化建模的一个重要应用是快速生成多个变体。

结构模型输入及参数设置1、总信息：1.1水平力与整体坐标系夹角：0根据抗规（GB50011-2001，以下同）5.1.1条规定，“一般情况下，应允许在建筑结构的两个主轴方向分别计算水平地震作用并进行抗震验算，各方向的水平地震作用应由该方向的抗侧力构件承担；有斜交抗侧力构件的结构，当相交角度大于15度时，应分别计算各抗侧力构件方向的水平地震作用”。

当计算地震夹角大于15度时，给出水平力与整体坐标系的夹角（逆时针为正），程序改变整体坐标系，但不增加工况数。

同时，该参数不仅对地震作用起作用，对风荷载同样起作用。

通常情况下，当Satwe文本信息“周期、振型、地震力”中地震作用最大方向与设计假定大于15度（包括X、Y两个方向）时，应将此方向重新输入到该参数进行计算。

1.2混凝土容重：26本参数用于程序近似考虑其无法自动计算的结构面层重量。

同时由于程序未自动扣除梁板重叠区域的结构荷载，因而该参数主要近似计算竖向构件的面层重量。

通常对于框架结构取25-26；框架-剪力墙结构取26；剪力墙结构，取26-27。

1. 3钢容重：78一般情况下取78，当考虑饰面设计时可以适当增加。

1. 4裙房层数：按实际填入混凝土高规（JGJ3-2002，以下同）第4.8.6条规定：与主楼连为整体的裙楼的抗震等级不应低于主楼的抗震等级，主楼结构在裙房顶部上下各一层应适当加强抗震措施。

同时抗规6.1.10条条文说明要求：带有大底盘的高层抗震墙（筒体）结构，抗震墙的底部加强部位可取地下室顶板以上H/8，向下延伸一层，大底盘顶板以上至少包括一层。

裙房与主楼相连时，加强部位也宜高出裙房一层。

因此，本参数必须按实际填入，裙房层数包括地下室层数。

1. 5转换层所在层号：按实际填入该参数只为程序决定底部加强部位及转换层上下刚度比的计算和内力调整提供信息。

输入转换层号后，程序可以自动判读框支柱、框支梁及落地剪力墙的抗震等级和相应的内力调整。

同时当转换层号大于等于三层时，程序自动对落地剪力墙、框支柱抗震等级增加一级。

解释模型中各参数的经济意义案例摘要：I.引言A.介绍模型参数B.解释模型中各参数的经济意义II.参数解释A.输入参数1.解释输入参数的经济意义B.输出参数1.解释输出参数的经济意义C.假设条件1.解释假设条件的经济意义III.案例分析A.实际案例1.应用模型并解释各参数的经济意义B.结果分析1.分析结果与预期经济意义的关联IV.结论A.总结模型参数的经济意义B.强调参数选择的重要性正文：I.引言经济学模型是为了理解经济现象和预测未来趋势而建立的。

在模型中，参数是模型的重要组成部分，它们代表了不同的经济变量。

为了更好地应用模型，我们需要了解模型中各参数的经济意义。

本文将通过案例解释模型中各参数的经济意义。

II.参数解释A.输入参数输入参数是模型中用于预测或解释结果的变量。

这些参数通常表示经济体系中的关键因素，如利率、通货膨胀率、政府支出等。

理解输入参数的经济意义有助于我们更好地把握模型的基本假设和适用范围。

B.输出参数输出参数是模型预测或解释的结果。

这些参数通常表示经济体系中的重要指标，如国内生产总值（GDP）、失业率、贸易顺差等。

输出参数反映了经济体系的状态，对政策制定者和企业具有重要的参考价值。

C.假设条件假设条件是模型成立的前提。

这些假设通常涉及市场结构、消费者行为、生产技术等方面。

假设条件的经济意义在于它们为模型提供了一个简化的环境，以便于分析和预测。

III.案例分析A.实际案例以我国经济增长模型为例，该模型主要考虑了资本存量、劳动力、教育水平和技术进步等因素。

其中，资本存量和劳动力分别代表了生产过程中的资本和劳动力投入，教育水平和技术进步分别代表了人力资本和创新能力。

这些参数的经济意义分别为：资本存量代表了生产过程中的资本投入，劳动力代表了生产过程中的劳动力投入，教育水平反映了人力资本水平，技术进步则代表了生产过程中的创新能力。

B.结果分析在该案例中，通过对各参数的经济意义进行解读，我们可以更好地理解模型所描述的经济现象。

深度学习模型中的参数调整技巧深度学习在各个领域都取得了巨大的成功，并成为人工智能领域的重要技术之一。

然而，构建一个高效和准确的深度学习模型并不是一件容易的事情。

模型的参数调整是一个至关重要的步骤，它可以显著影响模型的性能和推理能力。

本文将介绍一些在深度学习模型中常用的参数调整技巧，帮助读者更好地优化模型。

1.学习率调整学习率是指模型在每一次参数更新中的调整幅度。

设置合适的学习率可以加快模型的训练速度和提高模型的准确度。

一般来说，学习率的初始值应该选择一个较小的数值，然后随着训练的进行逐渐减小。

常用的学习率调整策略包括学习率衰减、动态学习率和自适应学习率。

学习率衰减可以通过指数衰减或线性衰减的方式逐步减小学习率。

动态学习率根据当前网络的状态自适应地调整学习率。

自适应学习率是基于梯度的反馈来调整学习率，如Adam和RMSprop等方法。

2.正则化正则化是一种常用的参数调整技巧，用于防止模型过拟合。

在深度学习模型中，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的情况。

正则化的目标是通过惩罚大的权重值，限制模型的复杂性，从而降低过拟合的风险。

常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

L1正则化通过将权重的绝对值加到损失函数中，促使部分权重变为0，从而实现特征选择、降维和稀疏化。

L2正则化是通过将权重的平方和加到损失函数中，降低权重的绝对值，使得权重尽可能地小。

3.批次归一化批次归一化是一种常用的技巧，用于加速深度神经网络的训练，并提高模型的准确性。

它通过对每个批次的样本进行归一化操作，使得输入的分布保持在零均值和单位方差附近。

这样可以减小样本间的协方差偏移并加速网络的训练。

批次归一化可以应用在卷积层、全连接层和激活函数层等不同的层次上。

4.初始化权重权重是深度学习模型中的重要参数。

初始化权重的方法使用不当可能导致模型训练困难或效果不佳。

在深度学习中，常见的权重初始化方法有截断正态分布、均匀分布和Xavier初始化。

模型调参的经验答案：1.调参是锦上添花的事，而底线取决于：模型的选择和数据的清洗。

2.关于Model：（1）尽量不要自己手写模型，找一个没有bug或者已经走通的模型自己去修改。

（2）数据量少的时候，最好使用带预训练参数（如Imagenet）的模型去微调。

3.关于数据：（1）数据量太大的情况下，可以先用1/10，1/100的数据先去估算一下训练或者推理时间，心里有个底。

（2）视觉问题一定要使用数据增强。

（3）一定要进行数据预处理，把数据分布分散到均值为0，方差为1的区间，利于训练模型。

4.关于调参：有哪些参数可以调呢？Loss function、Learning rate、Batch size、Epoch number、Optimizer、Activation function、Weights initialization、使用Regularization、Validation、使用的GPU个数5.关于Loss function：Loss function是Model和数据之外，第三重要的参数。

具体使用MSE、Cross entropy、Focal还是其他自定义，需要具体问题具体分析。

6.关于Learning rate和batch size：（1）Learning rate和batch size是两个重要的参数，而且二者也是相互影响的，在反向传播时直接影响梯度。

一般情况下，先调batch size，再调learning rate。

（2）batch size不能太大，也不能太小；太小会浪费计算资源，太大则会浪费内存；一般设置为16的倍数。

（3）如果使用微调，则learning rate设置为0.0001较好。

learning rate设置上有很多trick，包括cosing learning rate等。

7.关于Epoch number和early stopping：（1）Epoch number和Early stopping是息息相关的，需要输出loss看一下，到底是什么epoch时效果最好，及时early stopping。

优化AI技术模型调参的实用技巧引言：人工智能技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色。

为了提高AI模型的性能和稳定性，调参是一个至关重要的过程。

然而，由于模型参数空间庞大且复杂，调参过程往往具有挑战性。

本文将介绍一些实用的技巧，帮助优化AI技术模型的调参过程。

一、理解参数影响1. 研究参数与输出之间的关系：在开始调参之前，深入了解每个参数对模型输出结果的影响是至关重要的。

这可以通过敏感性分析等方法得到。

根据这些结果，可以更有针对性地进行调整。

2. 参数相互作用：除了单独研究各个参数对输出结果的影响外，还应考虑参数之间可能存在的相互作用效应。

这有助于确定参数组合以获得更好的效果。

二、使用自动化工具1. 网格搜索(Grid Search)：网格搜索是一种常用且简单有效的调参方法。

它通过尝试所有可能取值组合来寻找最佳结果。

然而，由于搜索空间指数级增长，网格搜索不适用于参数空间较大的情况。

2. 随机搜索(Random Search)：与网格搜索不同，随机搜索通过在参数空间中随机选择值来探索潜在的最佳组合。

这种方法降低了计算成本，特别适用于参数较多、相互独立的情况。

三、使用启发式算法1. 粒子群优化(PSO)：粒子群优化通过模拟鸟群的行为来寻找最佳解。

它以一组粒子表示参数空间中的解，并通过不断更新粒子位置来逼近最佳结果。

PSO算法具有良好的全局搜索能力和收敛性。

2. 遗传算法(GA)：遗传算法模拟进化过程，在一个种群中通过交叉和变异操作生成新的解，并根据适应度评价函数筛选出优秀个体。

该方法适用于复杂问题和非线性优化场景。

四、特定领域知识1. 高斯过程回归(GP)：高斯过程回归是一种贝叶斯方法，它利用已知数据点进行插值和外推，构建出一个对未知函数进行估计的概率模型。

对于需要连续调参且找到全局最优解的情况，GP可以提供较好的结果。

2. 特征选择和降维：在某些场景下，特征的选择和降维可以通过去除冗余信息和噪声来简化模型调参过程。

Solid works中如何修改模型中的数据？如图所示模型：
1、修改草图数据：
我们将对下图所示草图中的数据进行修改：
首先：将下图所示的的红框线条拖动至图中“草图1”之后，
双击要修改的数据，并输入新数据。

我们改为12MM，并确认，修改其他数据同样的方法，修改完毕退出草图编辑状态。

最后把活动条拖回最后面。

如图：
以上就是修改草图数据的方法。

2、下面说一下修改“特征”数据的方法，如把下图中切除深度3MM改为4MM。

鼠标指向，右击，出现
菜单，单击左上角的编辑特征，出现
对话框，修改数据，改为
，并确认。

这就是修改特征数据。

注意：不管修改哪个数据，修改完毕后需要点击
，重建模型。

由于个人水平有限，时间紧迫等原因，可能会有很多不妥之处，请大家谅解，希望以上内容能对参加认证的同学有所帮助。