同态加密，密文实现ResNet18推理

三、SVM的C语言编程介绍 1.求解SVM的两个开源开发包： Libsvm: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin SVM-light：http://ais.gmd.de/~thorsten/svm_light : : ... 2. 利用SVM的C语言程序直接进行分类器的训练和测试： 例： 1 1:67 2:66 3:72 4:72 5:59 6:71 7:54 8:67 9:79 -1 1:101 2:108 3:100 4:99 5:102 6:95 7:93 8:96 9:89

【信号识别】基于matlab深度学习CNN信号调制分类【含Matlab源码 2066期】.mp4

里面包含验证码生成程序和识别程序，是入门CNN的简单实用的例子，有介绍见https://blog.csdn.net/qq_32791307/article/details/82262051

遗传算法优化SVM分类 程序完整 亲测可用！

svm分类器，用于对曲线进行分类

006_基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现

基于SVM的金融时间序列分析的研究，刘迪，，本文通过比较支持向量机（SVM）和自回归移动平均模型(ARIMA)在金融时间序列回归分析的实验，提出了一种新的SVM和ARIMA的组合模型。该模

The best place to start is with the user-friendly Keras sequential API. Build models by plugging together building blocks. After these tutorials, read the Keras guide. The Keras functional and subclassing APIs provide a define-by-run interface for customization and advanced research. Build your model, then write the forward and backward pass. Create custom layers, activations, and training loops.

Convolutional Neural Network (CNN) This tutorial demonstrates training a simple Convolutional Neural Network (CNN) to classify CIFAR images. Because this tutorial uses the Keras Sequential API, creating and training your model will take just a few lines of code.