深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

概述 ： 在这个脚本中，它解释了如何在 MATLAB 中为窗口用户调用 python 库函数。 它遵循以下链接中的 MATLAB 文档： https://www.mathworks.com/help/matlab/call-python-libraries.html 因此，如果您已经阅读了上述文档，那么该脚本对您没有任何价值。 在zip文件中，它有python脚本，因此您不需要编写python脚本，希望它有助于您的学习。 [您必须逐节完成此脚本，有些步骤需要您手动完成] 强调 ： 在此脚本中，它为您提供有关系统和配置要求了解 Python 和 MATLAB import Cammands 调用用户定义的 Python 模块重新加载修改后的用户定义的 Python 模块Python 函数帮助创建一个 Python 对象附加信息 - 用于复杂的交互下一步是什么？ 产品重点： MAT

预订机票 这个asp.net应用程序模拟了一个在线预订系统，该系统使用户可以搜索可用的最佳航班，预订不同旅行级别的座位。

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1

具有 LN(mu,sigma) 的任何不确定参数 X 的“n”阶系数可以分析计算为： ai_a=sigma^n*exp(mu+sigma^2/2)/(n!) 代码使用Matlab符号积分计算系数

bufferoverflowu.lib,使用VS编译一些源码报错: "无法打开输入文件'bufferoverflowu.lib'" 可能会要用到这个库

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

windows系统： 只需以下三步解决idea中的Translation翻译无法使用： 下载->解压->双击

S扫描器源码，这个你们都懂的，我就不解释！！

初学者编写的第一个程序通常是控制XF引脚的变化，然后用示波器测量XF脚波形或观察与相接的LED。这个程序也常常用来测度一下DSP能否正常工作。 实验1.1 最简单的程序：控制XF引脚周期性变化 实验目的：通过简单的程序了解DSP程序的结构，熟悉CCS开发环境。