matlab集成c代码 现当今机器学习/深度学习技术在某些具体垂直领域已被大量广泛应用到现实世界中，已经不再像前几年那么“火热”，与之对应的各类深度学习框架也是“百花齐放,百家争鸣”，框架终究只是个工具，不过简化了从“零”开始复杂繁琐的工作，让很多普通人都可以快速入门。本博客不单纯完成一个任务，也不涉及过多理论推导，而是真正体会到算法工作一步步原理，逐步实现，岂不乐乎？ 以经典的识别为例，逐步一步步实现通用的深度学习网络模型架构，不调用任何第三方库和框架，使用matlab进行快速搭建、训练和测试。程序中所涉及的理论知识及使用的变量名严格按照、 这两篇博客的符号和公式进行。MNIST手写数字包含60000张训练图片，10000张测试图片，图片大小为28×28，灰度图像，给出的是四个二进制存储的文件,分别为训练和测试的数据集和标签文件。假设读者已经明白所给链接博客的理论知识（不清楚可以参考更多文后的文献和程序代码中给的链接），我们接下来进行下面的具体实现。 网络架构设计 考虑到网络简单和易用性，根据MNIST数据集特点，设计了四层网络层，分别为conv+relu+meanPool、conv

手写数学公式数据样例（包含图片和标签）

lenet5手写数字识别

C#写的表达式解析器,支持多种操作符 如加减乘除幂模,同时还支持正负、三角函数,随机值等函数,可以支持自己扩展操作符,同时能支持设置表达式中的变量.表达式使用的是逆波兰式(中缀表达式转换成的后缀表达式),非递归实现,执行效率非常高.

official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数 self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用） 两者可以相互比较看手写函数效果如何。 model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量 函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢 代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi 这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差 运行方法： 安装相应需求的库，直接运行official_classifica

网格布局实例

windows程序，C++综合程序设计——《大鱼吃小鱼》

用Java写的一个动态生成多项式并计算其微积分的小程序

可用于解锁bootloader及刷写recovery，以及载华为手机USB驱动，重启到fastboot及重启到Recovery，有需要的赶快下载吧！

exbuffer.c 设计目标是一个纯C的网络协议缓冲器，该协议简单介绍： 协议包分为包头和包体：包长采用2个字节或者4个字节，用来表示本次数据包中包体的长度 接受到数据就存储在缓冲区，缓冲区动态扩展以保证可以足够存储。 当接收到一个以上完整的数据包就调用回调函数recvHandle。 #include "exbuffer.h" void recvHandle(unsigned char *rbuf,size_t len) { printf("收到数据:%d\n",len); exbuffer_printHex(rbuf,len); } int main(int argc, char **argv) { exbuffer_t* value; value = exbuffer_new(); //value->headLen = 2;//设置包头长度，默认是2（2、4分别对应shor