DS-5000 数字存储示波器 用户手册

深度强化学习，用于具有多样性代表奖赏的无监督视频摘要。 使用python = 3.x实现 要求 python = 3.x 火炬 显卡 制表 开始吧 git clone https://github.com/TorRient/Video-Summarization-Pytorch cd Video-Summarization-Pytorch mkdir dataset 准备数据集 将视频放入文件夹数据集中 python create_data.py --input dataset --output dataset/data.h5 分割 python create_split.py -d dataset/data.h5 --save-dir dataset --save-name splits --num-splits 5 如何训练 python train_video_summar

卷积神经网络代码 Matlab ML here will show some code about machine learning by using python. 个人博客： 欢迎来访和留言 文件说明 matlab 吴恩达机器学习教程个人代码总结和学习记录 模型实现 cross_validate : split one dateset to two datesets - train and test ； Accuracy   Linear model : 线性回归和逻辑回归  + CNN_mnist : 利用tensorflow实现一个2层卷积神经网络 decision_tree: ’原生‘决策树 KNN: K 近邻 nbayes: 朴素贝叶斯和其他实现 preceptron: 线性模型的感知机 simple_stacking：利用几种集成学习模型作为子学习器，运用stacking方法构造一个更加强大的分类器 数据集说明： 里面有些是利用了mnist数据集，mnist_data文件可以读取mnist数据集，导入即可 kaggle getting start 的 赛题

ASIC低功耗设计相关资料整理，涵盖RTL、DC、System、Gate等不同层级内容和实现脚本分析

rdma-core/irdma: Implement device supported verb APIs

leetcode跳动问题实现 strStr() 实现strStr() 。 返回 haystack 中第一次出现 Needle 的索引，如果needle不是haystack一部分，则返回-1 。 澄清： 当needle为空字符串时，我们应该返回什么？ 这是面试时要问的一个很好的问题。 为了解决这个问题，当needle为空字符串时，我们将返回0。 这与 C 的strstr()和 Java 的indexOf() 。 解决方案 1：自上而下的迭代方法 strStr.js的解决方案使用自上而下的迭代方法，击败了之前所有 Leetcode 提交的 95%。 解决方案 2：自顶向下迭代方法（Fail Fast） strStr-fail-fast.js的解决方案，也使用了自顶向下的迭代方法，但被设计为在遇到边缘情况时快速下降。 这提高了性能，几乎 100% 击败了之前所有的 Leetcode 提交。 示例 1： Input: haystack = "hello", needle = "ll" Output: 2 示例 2： Input: haystack = "aaaaa", needle = "bb

Teradata Cookbook Over 85 recipes to implement efficient data warehousing solutions 英文无水印转化版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

entropy-method-matlab- implement of entropy method in matlab， 用matlab实现熵权法

a_numpy_based_implement_cnn 这是我的博客的代码实现。 训练 测试 其他：卷积层可视化 依赖： Python3.6 numpy;枕头; scipy; matplotlib 简易装置： 间谍 其中训练部分由两个Python文件和一个文件夹组成： data_utils.py cnn.py ./cifar-10-batches-py$ ls batches.meta data_batch_2 data_batch_4 test_batch data_batch_1 data_batch_3 data_batch_5 [注：cifar-10-batches-py文件夹存放的是cifar—10数据集，相应的data_utils.py Python文件是data_utils.py数据集的代码。] 测试部分由两个Python文件和一个文件夹组成： data_

描述IPsec 在Linux下的实现及背景内容，包含Linux下IPsec工具，内核IPsec支持等内容。