这是我在机器学习课程上做汇报用的反向传播算法的PPT，主要是通过学习吴恩达老师的课程总结得来

1.论文《Clustering by Passing Messages Between Data Points》 是AP算法的详细介绍，包括原理、优势、应用、展望等内容。 2.论文《基于近邻传播聚类和遗传优化的非侵入式负荷分解方法_徐青山》 是AP算法应用于非侵入式负荷分析的介绍。 3.AP_main是matlab实现AP的程序，读者可以自己修改输入数据 运行结果为AP_main.jpg。 4.AP1-AP3是Python运行程序，都可实现算法功能，读者可以自己修改输入数据 运行结果为AP1-AP3.jpg。

包含几个函数，用于在二值图像或标签图像中传播倒角距离（欧氏距离的近似值）。 还包含一些用于计算两点之间的测地线距离或用于计算标记粒子的测地线参数（测地线直径、测地线半径...）的函数。 对于距离图的可视化，我建议我的另一个贡献“double2rgb”，也在 FEx 上。 GitHub 上的可用资源： http ://github.com/mattools/matImage（MatImage 库的一部分）。

声波透过多层介质的反射系数，计算声波透过多层介质的反射系数和透射系数

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

医疗废物：是指医疗卫生机构在医疗、预防、保健以及其他相关活动中产生的具有直接或者间接感染性、毒性以及其他危害性的废物。医疗废物共分五类，并列入《国家危险废物名录》。医疗废物是指在病人进行诊断、治疗、护理等活动的过程中产生的废物。医疗废物中可能含有大量病原微生物和有害化学物质，甚至会有放射性和损伤性物质，因此医疗废物是引起疾病传播或相关公共卫生问题的重要危险性因素。

该MATLAB程序，大体上模拟出了Airy光束的二维光强分布，并在此基础上利用角谱理论，编写出了其在二维平面内的传播，只需改变其中的参数就可以展示Airy光束的移动。在此基础上加上障碍物，可以得到Airy光束的自愈合特性等特殊性质

20210527-中信建投-营销传播行业618前瞻：直播电商热度持续，平台优惠力度加大，关注板块投资机会.pdf

暨南大学《传播学》期末考试复习资料

低密度奇偶校验码（LDPC码）译码主要包括基于硬判决和基于软判决的译码。文章对这两种译码方法中的典型算法（BF算法和BP算法）和一种改进的对数域算法（APP-LLR算法）进行了仿真研究；比较并分析了信噪比、码长和迭代次数等参数对译码性能影响。仿真结果表明误码率会随着码长和迭代次数的增加而减小，同时在同等条件下软判决译码算法的误码性能比硬判决优越。