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用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“

基于反馈（Feed Back，FB）排队算法的CPU调度的模拟实现. 模拟动态创建多个进程，依据反馈排队算法调度原理，动态显示就绪队列中的进程、进程的剩余时间及占有CPU的进程； 动态显示等待队列中的进程（假设当前只有一个事件的等待队列）；

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容器的emplace_back与push_back方法 emplace_back针对添加的元素为 “某个对象struct、class” ，可以直接写参数，函数自动调用构造函数，而不用先创建对象再添加。 push_back需要先创建对象，再添加。 emplace、emplace_front类似 #include #include #include using namespace std; struct person { string name; string age; person(string _n, string _a) :name(_n),age(_a) {} }; int m

R6300v2-back-to-ofw，恢复原厂固件，刷机可用于修复路由器

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这是 Matlab 的双 n-back 任务的实现，类似于 Brain Workshop ( http://brainworkshop.sourceforge.net/ )。 Dual n-back 被广泛用作测量和/或训练工作记忆的认知心理学任务。 此实现提供了许多自定义选项，可能适用于研究，包括在 MRI 扫描仪内。 例如，您可以精确控制诱饵或干扰试验的次数（即 n-back +/- 1）。 诱饵试验需要执行控制以避免表明匹配错误。 如果您在研究或商业应用中使用该软件，请将其引用为： 莱登，EA（2018 年）。 用于 Matlab 的 N-Back。 G节点开放数据。 DOI：https ://doi.org/10.12751/g-node.f87128

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