本资料包括实验要求文档，报告文档，训练及测试数据，matlab源代码。就给定问题，利用SVM来进行分类。SVM包括hardmargin的线性和非线性内核，softmargin的线性和非线性内核分别来分类以及评估分类准确度-a MATLAB (M-file) program to compute the discriminant functiong for the following SVMs, using the training set provided：A hard-margin SVM with the linear kernel, A hard-margin SVM with a polynomial kernel, A soft-margin SVM with a polynomial kernel as given above

soft-and-hard 《软硬结合——从零打造物联网》，软硬件结合可以说是所有硬件开发人员心中的一大追求，当一个人技能树上点亮了软硬件，所有创意想法基本都能靠自己去实现。 如果你想支持这个免费的网络教程，请在github上给我一个关注的星星以示支持 教程简介 教程目标 制作并演示一个物联网系统是怎么跑起来的，介绍如何学习相关知识。 教程内容 硬件上选择价格便宜(淘宝价十几块钱)的NodeMCU开发板，使用Arduino进行开发。 物联网你还得先懂网，在教程中简单介绍了计算机网络基础知识、TCP/IP协议、HTTP协议、MQTT协议等等。 Web上选择了无所不能JavaScript，在教程中将会演示其在网页开发、小程序开发、桌面应用开发、服务器后端服务开发。 整个教程里，推荐先用后学，先把项目跑起来看看效果，再按需学习相关知识，直到自己能把项目写出来。 demo1演示了最简的系统，实现软

learn-python-3-hard-way，官网29.99美金，完整版本。

Hard Drive Inspector注册码，本人从官方网站购买，无需任何破解方法，但本人无法保证注册码的有效期。

软件介绍: Hard Disk Serial Number用于修改硬盘序列号，通常在格式化硬盘分区时，会自动由WINDOWS分配磁盘序列号，很多程序需要这个序列号来注册机器码，这个小工具能够让你在不重新分区或格式化的情况下修改硬盘的序列号。序列号格式：XXXX-XXXX，使用十六进制字节0-9，A,B,C,D,E,F更改序列号后，请重新启动电脑以完成更改格式化硬盘分区时，由WINDOWS生成的磁盘序列号。

Hard Disk Sentinel提供了完整的文本描述、提示和显示/报告关于计算机内部和外部机箱（USB硬盘/E-SATA硬盘）中硬盘和固态磁盘的最全面的信息，许多不同的警报和报告选项可用于确保宝贵数据的最大安全性 Hard Disk Sentinel 可以测试硬盘的性能及健康状况，显示硬盘的当前温度及最高温度纪录，建议校准温度并在S.M.A.R.T标签页设置温度偏移，校正显示温度值，测试硬盘的传输率，可以测试随机寻道及调整硬盘的噪音，可以测试并寻找硬盘中存在的问题，并进行适当的修复，测试硬盘的加电时间和预测使用寿命，在硬盘出问题前，尽快备份硬盘中的重要数据

This simple book is meant to get you started in programming. The title says it’s the hard way to learn to write code, but it’s actually not. It’s only the “hard” way because it uses a technique called instruction. Instruction is where I tell you to do a sequence of controlled exercises designed to build a skill through repetition. This technique works very well with beginners who know nothing and need to acquire basic skills before they can understand more complex topics. It’s used in everything from martial arts to music to even basic math and reading skills.

三重态SemiHardLoss PyTorch半硬。基于可在找到的tensorflow插件版本。无需使用此实现来创建暹罗体系结构，就像创建main_train_triplet.py cnn创建过程一样简单！ 对于具有N_CLASSES >> N_SAMPLES_PER_CLASS的分类问题，三元组损失是一个不错的选择。例如，人脸识别问题。 在分类层之前，我们需要切断具有三重态损失的CNN架构。另外，必须添加L2归一化层。 MNIST上的结果 我在MNIST数据集上测试了三重态损失。我们无法直接与TF插件进行比较，因为我没有进行实验，但是从性能的角度来看这可能很有趣。如果您想比较结果，这是训练日志。准确性无关紧要，因为我们不训练分类模型，所以准确性不应该存在。 阶段1 首先，我们训练最后一层和批次归一化层，使验证损失接近0.079。 阶段2 最后，解冻所有层，经过足够的训练和超参数调整

learn python 3 the hard way provides an easy step towards complicated programming in python 3.

已使用两种方法对传输的位进行解码，(1) 硬或按位解码和 (2) 软或按块解码。 首先将4个信息位转换（编码）为7个码位以形成一个码字。 三个奇偶校验位分别为bit1+bit2+bit3、bit1+bit3+bit3和bit1+bit2+bit4。 首先使用 SNR 调制码位。 假定接收器的噪声功率（高斯）为1，平均值为0。（1）硬解码：-如果分别为正数和负数，则首先将传输的比特转换为+1和0。 如果有错误，使用校正子检测将一位翻转。 将解码的代码位与传输的代码位进行比较并计算 BER。 (2)软解码：-从所有16个可能的有效码字中计算接收码字的距离，并将传输的码字解码为距离最小的码字。 然后将解码后的码字与传输的码字进行比较并计算 BER。