PC版和Android通用算法注册机
特征：
#数千种乐器（多样本和实际乐器录制）
#3种低延迟方法（在设置中）
#带触摸后的DNC乐器
#使用真实和弦（按3或更多键）的数千个节奏（包括推进，变奏，填充，休息，结尾和垫）
#许多鼓组（普通，阿拉伯语，波斯语…）和搞笑人体鼓组
#通过USB MIDI线连接到真正的音乐键盘
#将手机用作带有音频滤波器的麦克风
#可编程声音/循环按钮，用于播放音频文件
#用于创建，编辑和导入仪器，样式的强大Windows工具…（从www.sofeh.com下载）
#操纵杆，功能区，效果和滤镜
#录制，重新录制，唱歌，保存，播放，…
#高品质立体声输出
#模拟KORG键盘：Fade，Synchro，Keyboard Set，Tempo
2022-06-13 22:31:24
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【无人机三维路径规划】基于粒子群算法无人机山地三维路径规划含Matlab源码
2022-06-12 23:46:54
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感知机学习算法----对偶形式
输入：线性可分的数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},其中xi属于R^n,yi属于{-1，+1}，i，2，...,N;学习率h(0
2022-05-10 09:08:26
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一、感知机（perceptron）的学习：
1. 什么是感知机：是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1；
2. 模型类型：感知机将对应的输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型；
3. 感知机模型：感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法
对顺势函数进行极小化，求得感知机模型。
二、算法步骤：
1.选取初值w0,b0.确定学习率（属于（0，1]）
2.在训练集中选取数据（xi,yi）
3.如果yi(w*xi+b)<=0,更新w,b
w=w+学习率*yi*xi
b=b+学习率*yi
4.转至（2），直到没有误分类
2022-05-07 10:05:17
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