dnn训练matlab代码DNN_WMMSE [更新]：此代码已过时，请参考我们的 Python 版本： . 用于重现我们在 DNN 研究方面的工作的 MATLAB 代码。 只需运行“main.m”，您将获得高斯 IC 案例的结果。 要获得其他部分的结果，可能需要稍作修改。 我们还提供了一些预训练的函数来在表中显示我们的结果。 1 & 表 2。 要运行我们的代码，需要先安装 Neuron Network Toolbox 和 Deep Learning Toolbox。 代码已在 MATLAB 2016b 预发布平台上成功测试。 参考文献： [1] 孙浩然，陈向义，史清江，洪明义，肖夫，Nikos D. Sidiropoulos。 “学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络。” 1.0 版 -- 2016 年 9 月 作者：Haoran Sun (hrsun AT iastate.edu)

最初的程序是由 Christopher Wong 先生开发的。 感谢他的紧凑工作。 我从原始程序中学到了很多东西。 在我的案例中，参考书是 Chopra 博士的《结构动力学》，2001 年第二版，第 191 页。 第 2 版和第 4 版之间的模型参数似乎有所不同。 我试图重现表 E5.6，p192。 原始程序中的收敛过程不清楚。 我是Matlab的初学者。 于是，为了解决非线性DSOF和练习Matlab，我开始修改Christopher Wong先生的原始程序。 以下是修改项目。 1) 使用的参数来自 Chopra 博士的《结构动力学》第二版。 2) 使用全波长正弦波产生双向屈服。 3) 考虑兼容性条件来计算加速度。 4) 引入变量flg 来指定力-变形关系的状态，例如flg=1 弹性，flg=2 屈服，flg=3 回弹弹性。 5) 当flg=2的du*du0<0时产生回弹弹性，其中d

亲测好用 C#编写PC应用程序控制Robotstudio中的机器人。主要实现的功能是在VS中利用C#语言编写控制端，在Robotstudio中编写机器人端控制程序，并用PC SDK实现接口通讯，在面板中留下鼠标轨迹，机器人再重现运动。

GS法傅里叶变换并循环得到全息图以便全息再现原图 GS法计算全息重现

在Conda环境中安装R，Python和Snakemake 通过Conda使用R，Python和Snakemake进行可重现的分析 该存储库包含安装脚本，用于自动安装R，Python和Snakemake以及在conda环境中用于生物信息学和数据科学项目的其他软件。 安装程序将安装1）r-base和r-essentials，2）python，JupyterLab和核心SciPy软件包，以及3）Snakemake工作流管理系统，允许在本地，群集和云平台上进行交互式或批处理分析。 安装程序还将通过创建以下项目来简化conda env中R的设置：项目级别的.Rprofile和.Renvironment文件，用于在R中设置项目级别的工作目录的.here文件，以及用于临时安装R的外部R库目录R软件包尚未在conda-forge或bioconda渠道上发布。 重要的是，当将R与conda一起使用时

GPS轨迹重现，是实验课的东西。也是从csdn下的。不知道这个是修改过的还是没改过的。没改过的程序在跑大地图的时候会出现地图下半部分误差很大。对照包中文档的代码可以修正，只差了几行。

深度学习TensorFlow2.0 前言 在这个项目中，我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络：LeNet-5，AlexNet，VGG系列，GooLeNet，ResNet系列，DenseNet系列，以及现在比较流行的：RCNN系列，SSD ，YOLO系列等。 教程目录 图像分类任务1.手写数字识别FirstNet（已​​完成） 2.快速建造卷积网络FastNet（已​​完成） 3. LeNet-5（已完成） 4. AlexNet（已​​完成） 5. VGG系列（已完成） 6. GooLeNet（已​​完成） 7. ResNet系列（已完成） 8. DenseNet系列（已完成） 目标检测任务1. RCNN系列2. SSD 3. YOLO系列 项目环境 Python3 Python3.6和3.7 PyCharm2018和2019 Tensorflow2.0

行业-电子政务-AFC电路、载波重现电路和接收装置.zip

简单，可重现的Metashape工作流程 一种工具，可让您轻松地在单个计算机上批量运行可复制的，已记录文档的Metashape摄影测量工作流，或在计算群集上以并行作业的形式运行。 无需编码知识。 设置 Python：您需要Python（3.5、3.6或3.7）。 我们建议使用因为它包含所有必需的库。 安装时，如果询问安装程序是否应初始化Anaconda3，请说“是”。 必须在安装时初始化Anaconda，以便可以从命令行调用python 。 一种检查方法是在命令提示符下简单地输入python ，然后查看生成的标头信息是否包含Anaconda和Python3。如果不包含，则可能仍需要初始化Conda安装。 替代选项：如果您需要最小限度的python安装（例如，如果您要在计算群集上安装），则可以安装 。 安装miniconda之后，您将需要使用pip install {package_name

议题概要： 蓝牙 4.X BLE 协议的进攻 Bluetooth Low Energy(BLE)协议作为智能硬件最常使用的近距离无线通信技术，其安全性受到了越来越多的关注。本次议题就是围绕对 BLE 协议的典型攻击进行分析。主要途径是：以专业设备或日常设备来寻找和定位目标设备，攻击目标通常是使用 BLE 协议的智能设备，包括：智能手表，蓝牙耳机，智能门锁，BLE 智能小车等的便携智能设备。在确定攻击目标后，根据利用硬件设备的不同，将分别讲解四种跟踪嗅探 BLE 信道的方法，对比这4种方法的优劣，并解释如何利用嗅探到的信息进行攻击。最后将展示我攻击一辆 BLE 智能小车的全过程。在演讲环节，我会通过模拟电影《速度与激情8》中出现的僵尸车队场景，现场展示整个攻击过程。内容关键字（包含但不限于）：公共安全，企业安全，安全大数据，信息泄露，新型攻击方式。 目录 PART 01 BLE是什么？ PART 02 协议技术特点 PART 03 寻找身边的设备 PART 04 如何嗅探BLE协议数据 PART 05 协议分析与攻击方式