Derivatives-Analytics-with-Python-Data-Analysis-Models-Simulation-Calibration-and-Hedging.pdf

这是matlab的工具包Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models 的参考页，讲解了如何将tensorflow的模型在matlab中使用

MODELS 是ATP-EMTP中自定义模块的描述语言，对ATP的学习者很有帮助

EfficientNet PyTorch 快速开始 使用pip install efficientnet_pytorch的net_pytorch并使用以下命令加载经过预训练的EfficientNet： from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet . from_pretrained ( 'efficientnet-b0' ) 更新 更新（2021年4月2日） 已发布！ 当您阅读本文时，我正在努力实现它：) 关于EfficientNetV2： EfficientNetV2是卷积网络的新家族，与以前的模型相比，它具有更快的训练速度和更好的参数效率。 为了开发该系列模型，我们将训练感知的神经体系结构搜索和缩放结合使用，以共同优化训练速度和参数效率。 从富含新操作（例如Fused-MBConv）的搜索空

Integrating SystemC Models with Verilog and SystemVerilog.pdf

Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好

background-matting运行所需的tenorflow环境，需要配环境变量，将research和research/slim添加到环境变量中才可使用

em算法matlab代码带变分贝叶斯层次EM的隐马尔可夫模型聚类 隐马尔可夫模型（HMM）是一种广泛使用的用于表示时间序列数据的生成模型，而聚类HMM吸引了机器学习研究人员的浓厚兴趣。 但是，仍然难以确定集群中心的集群数（K）和隐藏状态数（S）。 在本文中，我们提出了一种新颖的基于HMM的聚类算法，即变分贝叶斯分层EM算法，该算法通过其密度和先验性对HMM进行聚类，并同时学习紧凑地表示每个聚类结构的新型HMM聚类中心的后验。 数字K和S以两种方式自动确定。 首先，我们在该对（K，S）上放置一个先验值，然后近似其后验概率，从中选择具有最大后验概率的值。 其次，当没有数据样本分配给它们时，一些簇和状态被隐式删除，从而导致模型复杂度的自动选择。 代码实施 该工具箱包含VBHEM-H3M的主要功能，并且基于Matlab。 其中包括 setup.m：设置工具箱的路径。 src： vbhem：VBHEM算法。 hmm：用于学习HMM的VBEM。 compare_mtds：本文使用的比较方法，CCFD，VHEM，DIC和PPK。 plots：用于绘制结果。 util：其他代码。 演示：使用VBHEM

在windows10下，openpose中的models文件，models文件有：pose_iter_102000.caffemodel；pose_iter_116000.caffemodel；pose_iter_160000.caffemodel；pose_iter_440000.caffemodel；pose_iter_584000.caffemodel。

出版社: Apple Academic Press Inc.; 2nd New edition (2014年11月17日) 丛书名: Optics and Photonics 精装: 899页 语种： 英语 ISBN: 1482217511 条形码: 0001482217511 商品尺寸: 18.4 x 5.1 x 25.4 cm ASIN: 1482217511 Carefully structured to instill practical knowledge of fundamental issues, Optical Fiber Communication Systems with MATLAB (R) and Simulink (R) Models describes the modeling of optically amplified fiber communications systems using MATLAB (R) and Simulink (R). This lecture-based book focuses on concepts and interpretation, mathematical procedures, and engineering applications, shedding light on device behavior and dynamics through computer modeling. Supplying a deeper understanding of the current and future state of optical systems and networks, this Second Edition: Reflects the latest developments in optical fiber communications technology Includes new and updated case studies, examples, end-of-chapter problems, and MATLAB (R) and Simulink (R) models Emphasizes DSP-based coherent reception techniques essential to advancement in short- and long-term optical transmission networks Optical Fiber Communication Systems with MATLAB (R) and Simulink (R) Models, Second Edition is intended for use in university and professional training courses in the specialized field of optical communications. This text should also appeal to students of engineering and science who have already taken courses in electromagnetic theory, signal processing, and digital communications, as well as to optical engineers, designers, and practitioners in industry.