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TT作曲家1.2标准版是一个集简谱编曲、自动伴奏和打印功能为一体的作曲软件。 与其它软件的不同之处在于，您不仅可以利用直观的简谱方式进行音乐编配，还可以选择内置的100种具有中国特色的伴奏风格，迅速制作出音乐成品。 通过导入和导出MIDI文件的功能，您可以方便的与其它音乐软件相互配合，将乐曲进行精细的再加工。 智能的歌词输入功能，让您轻松制作和打印中文歌曲。

hosvd matlab代码TT_HOSVD 该存储库包含Davide Pradovera（）在硕士论文“矩阵和张量的随机化低秩逼近”中使用的代码。 主文件夹 主文件夹包含以下文件： 执照 自述文件 startup.m（用于将库目录添加到MATLAB路径的文件） PM.m（通用矩阵的幂方法） gen_matrix_decay.m（生成具有指定衰减量的矩阵的算法） gen_TT_tensor_decay.m（生成展开具有规定衰减量的TT张量的算法） recompress.m（以低秩格式重新压缩矩阵的方法） round_nonortho.m（不带正交化步长的TT张量的舍入） truncate_nonortho.m（不带正交化步骤的TT张量的截断） ./MAT文件夹 MAT文件夹包含有关矩阵压缩的文件（论文的第2章）： round_randomized.m（使用论文中的算法3对矩阵进行四舍五入） round_randomized_2norm.m（使用论文中的算法5对矩阵进行四舍五入） round_randomized_2norm_PM.m（使用论文中的算法4对矩阵进行四舍五入） round_

行业制造-电动装置-一种基于TT变换的电力系统谐波检测方法.zip

TT协议源码

tt变换matlab代码MID处理流水线 该存储库具有在货币激励延迟 (MID) 任务期间通过拟合单主题 GLM 和绘制 VOI 时间课程来预处理和分析功能性磁共振成像 (fmri) 数据的代码。 我们将分析来自 2 个科目的数据。 每个受试者在 2 次扫描运行中执行 MID 任务，并提供以下信息： 6 个条件（0,1,5 增益/损失试验） 每个条件 15 次试验，所以总共 90 次试验 试用时间： 0-2 秒：中间演示 4.25-5 s：目标“窗口”（即目标将出现在此时间窗口内的某个时间） 6-8 秒：结果展示 试验间隔 (ITI) 为 2、4 或 6 秒，所有试验平均为 4 秒 入门 软件要求 （仅用于保存和绘制 ROI 时间课程） （仅用于其 niftiRead() 函数将 nifti 文件加载到 matlab 中以保存时间课程） 权限 确保用户有权执行脚本。 从终端命令行，cd 到包含这些脚本的目录。 然后输入： chmod 777 *sh chmod 777 *py 能够执行它们。 这只需要运行一次。 功能磁共振成像管道 检查原始数据 原始 fMRI 和解剖数据应该在这里，相

本驱动模块主要实现一个虚拟的串口驱动，该串口驱动仅仅是用于tty子系统驱动的开发学习。针对本驱动，目前实现的是loopback的功能，即应用程序向次虚拟串口驱动写数据时，该驱动程序会将写入的数据再返回应用程序。

[TOC] 零、版本信息 版本：v1.0.20200424 启动方式：scrapy crawl spider.name 说明：阅读前可以点击原网址查看爬取的目标样式！成功抓取的数据样式在data_temp文件夹内。 本程序从天天基金网采集数据，目前包含下面5个爬虫，基本上涵盖了整个基金市场情况。可以根据实际需要，有选择性的爬取即可。 一、北向资金每日流向 二、北向资金每日前20大交易股 三、基金公司情况 四、基金排名每日涨跌情况 五、大盘（上证指数、深圳成指、创业板指）每日涨跌情况 一、北向资金每日流向 文件名：beixiang.py （上海MarketType=1, 深圳MarketType=3） 字段含义 爬取基本上按照原网址格式，理解起来简单。根据天天基金网提示，值得注意的有两点。1、当日资金流入today_in包含两个部分：已经成交的和已申报未成交的。2、当日净买额today_ne

离散控制Matlab代码TT-HJB 针对Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程的牛顿策略迭代的Tensor Train（TT）实现。 有关数学描述，请参见[]。 安装 该代码基于和Matlab软件包。 下载或克隆两个存储库，并将所有子目录添加到Matlab路径。 内容 开头提供了每个文件的详细说明，也可以通过Matlab help功能进行访问。 例如，有关TT-HJB求解器的语法，请参见help('hjb_leg') 。 数值测试脚本 这些是应该运行的顶级脚本，用于重现本文中的数值实验。 test_hjb_allencahn1.m一维Allen-Cahn方程（4.1节）。 可以通过设置有限的umax参数来打开控制约束。 test_hjb_allencahn2.m二维Allen-Cahn方程。 请注意，二维测试会占用大量CPU时间。 test_hjb_fokker.m Fokker-Planck方程（第4.2节）。 parse_parameter.m输入参数的辅助文件 所有测试都要求用户从键盘输入模型和近似参数。 提示中提供了默认参数，这些默认参数可用作开始的实验

GRU神经网络MATLAB代码Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络（包括GRU和LSTM） 基于Lasagne和Matlab的现有实现，针对Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络的实现。 参考： "Tensorizing Neural Networks" Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin, Dmitry Vetrov In Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS-2015). "Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification" Yinchong Yang, Denis Krompass, Volker Tresp In International Conference on Machine Learning 34 (ICML-2017). 介绍： 张量训练层（TTL）替代了神经网络中完