认知自治网络：使用深度学习优化服务质量 我的硕士论文认知自主网络的源代码：丹麦技术大学的深度学习优化服务质量。 配置虚拟机 该项目的所有组件均在Ubuntu 20.04 LTS虚拟机中开发。 以下是有关如何安装Mininet，sFlow-RT，ONOS，PyTorch以及如何配置开发环境的说明。 安装软件包依赖项 sudo apt install git zip curl unzip python python3 安装Mininet git clone -b 2.3.0 --single-branch git://github.com/mininet/mininet mininet/util/install.sh -a 通过执行命令sudo mn --test pingall来测试正确的安装。 安装sFlow-RT（和OpenJDK 11） wget https://inmon.com

学生首先要介绍一下论文的概要，这就是所谓“自述报告”，须强调一点的是“自述”而不是“自读”。这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读，把报告变成了“读书”。“照本宣读”是第一大忌。这一部分的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果、自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。做到概括简要，言简意赅。不能占用过多时间，一般以十分钟为限。所谓“削繁去冗留清被，画到无时是熟时”，就是说，尽量做到词约旨丰，一语中的。要突出重点，把自己的最大收获、最深体会、最精华与最富特色的部分表述出来。这里要注意一忌主题不明；二忌内容空泛，东拉西扯；三忌平平淡淡，没有重点。

本设计基于新一代的FPGA平台,提出了一种高效可行的方案,设 计出了高性能的FFT运算器"在FFT算法方面,对比各种快速算法, 采用高效的基一4DJT算法;在实现框架方面,采用级联流水线结构和优 化设计的蝶形单元,并结合乒乓以M,提高了运算的并行度,而且方便 扩展,能适应不同长度的FFT;在数据精度方面,设计了块浮点算法, 在满足系统指标的基础上解决了速度和精度的矛盾;在旋转因子方面, 则采用了全新的CORD工C算法动奔生成的方法,解决了旋转因子查表法 的不易扩展和资源占用大的问题"总之,本设计基于新硬件平台的丰 富资源和FFT实现的优化方案,在实时性!精度和资源占用上都达到 了新的高度,并通过了功能验证,具有良好的应用前景"

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

二值分割代码matlab 哈工大《数值分析》硕士生课程上机实验代码 编程环境：Matlab R2017a 作者：ShieldQiQi 时间有限，各种方法没有全部实现，代码可能存在错误，欢迎指正，也希望大家fork一下，共同补充，让天下没有难借鉴的实验报告 数值分析在各种工程中都是用处极大的，虽然Matlab为我们集成了一切数值计算方法，但是往往为了减少软件依赖和减轻工程大小，以及便于移植到不同的系统环境中，直接自己实现源码是有必要的。 实验内容 一、非线性方程组求解 1、【二分法】 2、【牛顿法】 3、【割线法】 4、【改进的牛顿法】 5、【拟牛顿法】 二、线性方程组求解 1、【高斯消去法】 2、【高斯列主元消去法】 三、插值法与数值逼近 1、【最小二乘拟合】 四、数值积分 1、【龙贝格积分法】

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