RK3399_Linux_NN_SDK_V1.1_20180731,分享给有需要的人，请大家下载

马氏距离matlab原始代码EyeStateKNNClassifier 使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态 该存储库包含“使用k-NN算法预测眼图状态：不同距离度量和邻居参数数量的比较研究”的原始实现，该方法已发布在2019年医疗技术大会（TIPTEKNO）上。 为了提出针对不同类型问题的基于k-NN的方法，必须分析并正确解释不同的距离度量和相邻参数的数量。 在此项目中，我们使用k-NN算法基于不同距离指标（城市街区，chebychev，相关性，余弦，欧几里得，马哈拉诺比斯，minkowski，seuclidean，spearman）和邻居参数的数量执行了基于脑电图的眼睛状态预测。 一些细节如下： 在可通过UCI机器学习存储库[]获得的EEG眼神状态数据集上进行的实验。 该数据集包含多变量，顺序和时间序列的现实世界EEG数据。 EEG Eye State.arf文件转换为EEGEyeStateDataSet_Data.mat（包含所有EEG数据）和EEGEyeStateDataSet_Labels.mat（包含标签）。 使用十倍留一法交叉验证技术评估分类性能以进行

在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数，但是这两个函数有什么区别呢，通过计算得到一些规律。 1.关于tf.nn.conv1d的解释，以下是Tensor Flow中关于tf.nn.conv1d的API注解： Computes a 1-D convolution given 3-D input and filter tensors. Given an input tensor of shape [batch, in_width, in_channels] if data_format is “NHWC”, or [b

主要介绍了浅析PyTorch中nn.Module的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

【CIKM2019教程】深度异构信息网络分析的最新发展（北邮石川教授）。现实中的很多场景包含异构的信息，而大多数当代研究将它们建模为同构网络，并没有区分异构信息。近期，越来越多的研究者开始用异构信息网络（HIN）建模信息来解决数据异构性。本文介绍北邮石川教授在CIKM2019中关于深度异构信息网络分析的教程。

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