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1）监测 l 实时监测土壤温度、土壤湿度、导电率、pH值等数据。 l 实时监测空气温度、湿度、光照、降雨量、风速、风向、大气压力、气体浓度等数据。 l 通过设定报警阈值，当土壤或者气象数据异常时，实现即时报警，系统自动发出预警消息提醒工作人员。 监测示意图： （2）控制 展示各个区域的手动控制，对各个区域的控制类设备进行手动控制。比如水泵、电磁阀等设备。
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理解深度学习： 第六章 训练模型 千帆社区
在实践中，我们会监测梯度的大小，并在其变得过小时停止算法。 6.1.1 线性回归示例 具体计算方式如下： 图 6.1 通过迭代地根据方程 6.6 和 6.7 计算导数，接着依据方程 6.3 的规则更新参数，展示了算法的逐步进展。在此示例中，我们采用了线搜索技术，在每次迭代中找到能够最大限度减少损失的 α 值。 图 6.1 线性回归模型的梯度下降。
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