matlab整理代码加州大学伯克利分校的Lumerical伴随优化软件 此处的新Python实现：带有docs 我强烈建议您使用python版本，从现在开始我将支持该版本。 介绍 这是用于Lumerical FDTD的连续伴随优化方法的matlab实现。 此代码由Eli Yablonovitch教授小组的学生于2008年至2013年在加州大学伯克利分校的EECS部门开发。 它根据MIT许可证分发。 此处的代码演示： 从事过以下代码的研究生： 欧文·米勒（Owen Miller） 萨玛斯·巴尔加瓦（Samarth Bhargava） 维迪亚·加纳帕蒂（Vidya Ganapati） 克里斯托弗·拉劳·卡拉利 一些资源 论文： - Owen Miller: Photonic Design: From Fundamental Solar Cell Physics to Computational Inverse Design http://optoelectronics.eecs.berkeley.edu/ThesisOwenMiller.pdf - Samarth Bhargava:

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椭圆函数与模函数 [刘培杰数学工作室 编] 2012年版 《椭圆函数与模函数：从一道美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）博士资格考题谈起》详细介绍了椭圆函数以及模函数的相关知识。全书共分为三章，分别为：椭圆函数、模函数、椭圆函数与算术学。《椭圆函数与模函数：从一道美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）博士资格考题谈起》可供从事这一数学分支或相关学科的数学工作者、大学生以及数学爱好者研读

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CS143项目 2013 年加州大学欧文分校操作系统原理课程中的一个项目。 如何构建和运行 通过键入以下命令编译并运行： $ cd cs143_labs/ $ make $ make run 生成测试文件 测试文件可以从正态分布生成。 $ bin/data_gen.py -h $ bin/data_gen.py .... 2>/dev/null > data/new_data.dat

加州住房价格模型 客观的 我使用“加利福尼亚房屋价格数据集”的“随机森林回归”建立了一个模型，以预测加利福尼亚房屋的价格。 图书馆与依存关系 我在这里列出了该项目所需的所有必要的库和依赖项： import sys , os , tarfile , urllib . request import numpy as np import pandas as pd from sklearn . model_selection import train_test_split , cross_val_score , GridSearchCV from sklearn . model_selection import StratifiedShuffleSplit from pandas . plotting import scatter_matrix from sklearn . impute im

端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

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CS61B-公共：此存储库用于使用CS61B的材料自学算法和数据结构，由乔什·休（Josh Hug）在2018年Spring在加州大学伯克利分校教授