多维门控循环单元 该存储库包含用于在的论文中生成结果的代码。 它使用深度学习库PyTorch并用Python实现TensorFlow每个，修改后的版本也被用来在ISBI 2015年纵向病变划分的挑战，达到第一名，脑白质高信号第二名使用MICCAI 2017年（和其先前执行的挑战Caffe在MrBrainS13细分挑战赛中名列第三。 它也在BraTS 2017竞赛中得到了应用，在该竞赛中，确切排名的信息仍然未知。 自从使用Caffe实现首次发布以来，该代码已进行了相当多的改进，尤其是在处理培训和测试运行方面。 尽管使用TensorFlow和PyTorch的这种新实现，报告的结果仍应可重现。 （不再维护以前的Caffe代码（CuDNN中可能存在重大更改，未经测试），但此版本的快照包含在此版本的tensorflow_extra_ops文件夹中，作为TensorFlow的附加操作。） 该代码已

此函数绘制高斯脉冲响应、单位脉冲和使用 MATLAB 的“过滤器”对两者进行 % 卷积/反卷积。 具体来说% 它使用 'filter' 而不是 'deconv' 来进行反卷积，从而％返回原始的高斯向量以及单位响应向量。 % 向量长度在所有情况下都保持在 16，输入的长度％数据向量。 % % 通过为文件名指定一个字符串，您可以保存您的% 绘图到 jpeg 文件。 您可以编辑变量“ g”，“ h”和“ t” % 以行向量格式提供您的数据或编辑给定的% 'inputData.mat' 文件以满足您的需要。 % ％ 前任： % >> [abc] = plotImpulses('afigure')

理想单位脉冲响应hd(n)求法 (3).计算滤波器的单位脉冲响应h(n)。它是理想脉冲响应和窗函数的乘积。h(n)=hd(n).*Wd(n) (4). 验算技术指标是否合格。(调用myfreqz函数） function [db,mag,pha,grd,w] = myfreqz(b,a); [H,w] = freqz(b,a,1000,'whole'); H = (H(1:1:501))'; w = (w(1:1:501))'; 以下为求db,mag,pha,grd的语句 (5).如果不满足要求，可调整窗函数类型或长度，重复计算，直到满足要求为止。

TOC \o "1-2" \h \z \u 一. XXX单位网络防病毒系统需求分析 2 1.1. XXX网络结构和系统应用现状 2 1.2. 现有配备的威胁 2 1.3. 计算机病毒对XXX所带来的可能性损失 3 二. XXX网络防病毒系统整体设计方案 4 2.1. 设计简述 4 2.2. 产品选型原则 5 2.3. 瑞星针对XXX单位的整体解决方案 5 2.4. XXX网络病毒防御系统预期达到

1、单位阶跃函数 二、几种典型函数的拉氏变换 1 t 0 0 t<0 1 f(t) t 0

Python有一随机函数可以产生[0,1)区间内的随机数，但是如果我们想生成随机分布在单位圆上的，那么我们可以首先生成随机分布在单位圆边上的点，然后随机调整每个点距离原点的距离，但是我们发现这个距离不是均匀分布于[0,1]的，而是与扇形的面积相关的 我们使用另外的随机函数生成从[0,1)的随机数r，我们发现r<s0的概率为s0，显而易见，如果r为0，那么对应的距离应该为0，如果是1，对应的距离自然也应该是1，假设我们产生了m个随机数，那么小于s0的随机数应该为s0*m左右，而且这些应该对应于扇形面积的s0倍处即图2的小扇形区域，落在这一区域的点应该为s0*m，此时扇形边长为s0^0.5,因此

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