汇编工具masm.exe,link.exe,ml.exe，v6.15版本，比v5好用

构建设置 # install python libraries pip install -r requirements.txt # run the server python app.py # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev # build for production with minification npm run build # build for production and view the bundle analyzer report np

windows xp 安装OpenSSL时要用到的文件: ml.exe 8.0.50727.42 ML.ERR,编译有时错误数据表 nasm.exe由著名的asmcommunity团队维护 网站上还包括一个asm开源的OS代码 大部分代码都是nasm编译polink连接的

频率同步是MIMO-OFDM同步技术必须解决的问题之一,但是传统的基于ML算法的频率偏移估计条件要求苛刻,计算复杂,因此对CFO简单算法的探究势在必行。为此提出一种基于LS算法的频率偏移估计,并将其性能与基于ML的频率偏移估计的性能进行比较。仿真结果表明,LS算法性能等同于ML算法性能。基于LS算法的简单性和使用条件的低约束性,可使用LS算法获得和ML算法相同的频偏估计。

Samsung ML-1640/1641/1645/2240/2241/2245/scx4200/4300/4623/4824/4828免费清零软件2.1.2完全版,,修改了SCX4300最后版本为1.21固件 ,增加了2245固件

matlab精度检验代码通过卷积神经网络（CNN）检测黑素瘤 该项目的目的是创建一个卷积神经网络（CNN），将皮肤病变的皮肤镜图像分类为黑色素瘤或非黑色素瘤。 皮肤镜图像是使用显微镜和照明的皮肤图像。 动机 黑色素瘤是最致命，最具侵略性的皮肤癌。 预计到2018年，皮肤黑色素瘤将在美国造成9,320例死亡。 但是，如果黑色素瘤是早期发现的，则5年生存率约为99％。 因此，在转移之前，黑素瘤的早期检测对于患者的生存至关重要。 黑色素瘤是由位于皮肤表皮中的黑色素生成细胞（黑色素细胞）的快速生长演变而来的。 尽管只能通过活检才能确定黑色素瘤，但通常使用助记符“ ABCDEs”在现有或新痣（通常称为“痣”）中进行视觉识别： 不对称–病变形状不规则或不对称。 边框–边缘不规则且难以定义。 颜色–存在不止一种颜色或颜色分布不均。 直径–直径大于6毫米。 不断发展–病变的颜色和大小随时间而改变。 建于 TensorFlow 凯拉斯 Python MATLAB的深度学习工具箱 楷模 为此项目探索了两种CNN架构： 使用Keras，TensorFlow和Python从零开始构建的简单CNN。 使用MAT

一致精确的机器学习流体动力学模型动力学方程.pdf

k均值约束 K-均值聚类实现，可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，它可以修改集群分配步骤（EM中的E）。 然后，使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并使用这是一种快速的C ++实现）。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络。 已被修改，因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。 该代码基于并实现了相同的 。 参考： 安装 您可以从PyPI安装k-means-constrained： pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。 例子 可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i

9This project is for implementation of Q-Learning algorithm for world grid navigation

ML 3991-练习03 布阿里新浪大学 练习[01] ：异常检测。 在此报告中，我们选择SKAB数据集，并使用工具和库来开发系统。 我们使用VM On 来执行具有以下详细信息的操作： HardWare: RAM: 16.0 GB/DDR4 CPU: 6 Core/Intel Xeon E312/2694 Mhz Storage: 50GB/SSD OS: Microsoft Windows Server 2019/x64 Env: Python 3.9.1/x64/Pycharm 2020 经过测试的算法： 1 | IsoFar 2 | LOF 3 | RoCov 4 | KNNO 5 | OCSVM 6 | SSDO 7 | SSKNNO 说明剪辑在 Miesam Masomi：