Deep Learning Through Sparse and Low-Rank Modeling

分布式估计由于其可伸缩性，鲁棒性和低功耗而受到越来越多的关注。 在大多数分布式估计算法中，系统的输出被认为是有噪声的，而输入数据则被认为是准确的。 但是，在实际应用中，输入和输出数据都可能受到噪声的干扰。 因此，假设输入数据中的所有条目都是准确的并且仅输出数据中的条目被破坏是不现实的。 在输入和输出数据嘈杂的情况下，总最小二乘（TLS）方法具有将输入和输出数据中的扰动最小化的能力，因此比基于最小二乘（LS）的方法具有更好的性能。 。 此外，许多自然和人为系统都表现出高度的稀疏性。 在本文中，我们考虑输入和输出数据都被噪声破坏，并且感兴趣的参数稀疏的情况。 针对网络内协作估计问题，我们提出了几种稀疏感知的分布式TLS算法，其中使用l（1）-或l（0）-范数惩罚项来利用信号的稀疏性。 然后，我们对提出的算法的均值和均方性能进行理论分析。 另外，给出了几个数值模拟，以验证这些建议算法的有效性和优势。

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用于PhoneGap的蓝牙串行插件 该插件可以通过蓝牙进行串行通信。 它是为在Android或iOS与Arduino之间进行通信而编写的。 Android和Windows Phone使用经典蓝牙。 iOS使用低功耗蓝牙。 支持平台 安卓 带有 BLE硬件， ， ， 或iOS Windows Phone 8 浏览器（仅测试。请参阅。） 局限性 手机必须启动蓝牙连接 iOS低功耗蓝牙需要iPhone 4S，iPhone5，iPod 5或iPad3 + 无法将Android连接到Android 无法将iOS连接到iOS 正在安装 用Cordova CLI安装 $ cordova plugin add cordova-plugin-bluetooth-serial 请注意，作为从迁移到一部分，此插件的ID从com.megster.cordova.bluetoothserial更改为

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Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。 1、 收集手势图片 数据集下载 方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式， 以同样的形式在建立一个测试集，当然也可以不弄，在程序里处理。 2、构建数据集 导入相关的包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, opti

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