网格源码

① 比较正规的网格化管理系统源码交易平台哪个好

淘源码，源码码网。
比较正规的网格化管理系统源码交易平台有：淘源码、源码码网等。
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。

② 【Python深度学习系列】网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。

一、引言

在深度学习模型训练时，选择合适的超参数至关重要。常见的超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、随机搜索以及自动调参算法。本文着重介绍网格搜索方法，特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、降低过拟合风险，从而提升模型泛化能力。

二、实现过程

1. 准备数据与数据划分

数据的准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的合理分配对于后续模型性能至关重要。

2. 创建模型

构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。

3. 定义网格搜索参数

定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。

4. 进行参数搜索

利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。

5. 总结搜索结果

经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。

三、总结

本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显着改善模型性能，降低过拟合风险。

③ 开源Mesh网格工具库 – Trimesh简介

Trimesh是一个专注于三角形Mesh网格的纯Python工具库，支持多种三维数据格式，包括STL、OBJ、PLY、GLTF/GLB、3MF、XAML、3DXML等。

官网提供详尽文档和示例。源代码位于GitHub。

Trimesh已多年持续开发，最新版本为2024年5月发布的4.4.0版。

安装简单，通过pip完成。

示例演示：使用1988年图灵奖获得者伊万·萨瑟兰在1972年带领犹他大学学生数字化的经典甲壳虫汽车模型进行操作。

运行结果展示。

开源科学工程技术软件系列文章涵盖多种领域：

科学可视化软件系列文章介绍各类可视化工具，如VisIt、Inviwo、Voreen、MegaMol、Paraview、ROOT、Mayavi等。

科学工程技术软件系列文章覆盖不同应用，如3D打印机G代码生成器PrusaSlicer、电力系统计算机辅助设计软件PSP-UFU、3D文件查看器F3D等。

每篇文章详细介绍了软件的功能、使用方法和应用案例，旨在为科学工程领域提供丰富的开源工具资源。