ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

The active research field of OBDD~, This is very useful in model checking!

model_comparision:查找RMSE值并比较两个模型的代码

利用MATLAB的simulink模块实现svpwm模块的搭建，风格采用cmexSFUN的形式，高效地完成的svpwm。

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ELES模型Matlab代码电动自行车/电动脚踏车的高级范围估计 介绍 此 simulink 模型旨在为电动自行车/电动脚踏车的能量需求建模 安装 此模型至少需要MATLAB-SIMULINK版本R2016a 。 需要工具箱：基本的内置工具箱就足够了 描述 代码 run_sim.m是需要从MATLAB运行的主文件。 run_sim.m还运行文件prepare_sim ，它提取 .gpx 数据作为高程和 x , y 信息的时间序列分布。 loadgpx.m是为该项目的信息需求服务的特定实现。 这不是通用实现，而是用于演示。 但是，程序员可以扩展它以满足他们的需求。 track是一个 Nx6 数组，其中每一行都是一个轨迹点 Columns 1-3是 X、Y 和 Z 坐标 Column 4是轨迹点与其前身之间的距离（以公里为单位） Column 5是以公里为单位的累积轨道长度 Column 6是跟踪点与其前一个点之间的斜率，以百分比 (%) 表示。 plot_track根据从 .gpx 文件解密的 x、y 和高程信息绘制路线的基本 3D 图。 ebike.slx simulink 文件，其中

网络基础OSI网络模型教程OSI七层参考模型高级网络技术-OSI_Model资料（9个）： OSI_model.doc OSI七层参考模型内部教材V2[1].2(华三通信).ppt OSI七层模型基础知识及各层常见应用.doc OSI参考模型.ppt 不再困惑_互联网OSI七层模型全解析.pdf 互联网OSI七层模型全解析.doc 网络基础与OSI参考模型培训(华为).ppt 高级网络技术-OSI_Model(思科教材).ppt

在c++中运行TensorFlow模型，不需要安装，也不需要Bazel - serizba/cppflow-源码

matlab计算地球面积代码经验路径损失模型 奥村模型 无线电传播预测是无线电网络规划的基础之一。 因此，至关重要的是，传播预测模型必须尽可能准确。 传播路径损耗是电信系统链路预算的分析和设计的主要内容。 路径损耗的计算通常称为预测。 精确的预测只有在更简单的情况下才有可能，例如自由空间传播或平坦地球模型。 对于实际情况，使用各种近似值来计算路径损耗。 在本报告中，我们将讨论经验路径损耗模型，然后主要关注用于信号预测的Okumura模型。 Okumura模型是在城市地区使用最广泛的经验传播预测模型之一。 它是由Okumura Y.的作品开发而成，并基于日本某些城市和郊区的广泛测量结果。 我们将考虑造成传播损失的参数，例如自由空间传播损失，基站天线高度因子，移动天线高度增益因子，基本中值衰减和环境增益。 为了检查实际的实现和工作，可以在MATLAB上创建一些演示视图，方法是编写一些代码以查看接收功率与距离之间的关系，发射机高度与传播路径损耗之间的关系的实际图。