伊菲姆
iFEM是一个MATLAB软件包，其中包含健壮，高效且易于遵循的代码，用于二维和三维二维非结构化简单网格上的自适应有限元方法的主要构建模块。 除了简单性和可读性之外，还引入了稀疏矩阵化（一种针对MATLAB的创新编程风格），以提高效率。 在这种新颖的编码方式中，稀疏矩阵及其运算被广泛用于数据结构和算法中。
安装
通过以下任一方法将iFEM的路径添加到MATLAB的路径库中：
图形界面。 单击文件->设置路径->使用子文件夹添加，然后选择存储软件包iFEM的目录。
命令窗口。 转到iFEM的目录并运行setpath
帮助
help funexample显示功能funexample的描述和语法。 例如， help mg将在纯文本中显示mg功能的基本用法。
ifem funexampledoc显示详细说明。 例如， ifem mgdoc将以html格式逐步解释mg功能。 但是，
2021-12-17 15:19:51
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bayesian_dnns
具有的贝叶斯深层神经网络的实践与实验。
GMVAE
提出的高斯混合变分自动编码器的实现。 通过对生成模型使用高斯混合先验，其对不平衡数据的鲁棒性要比Kingma的m2模型高得多。 我还提到了
示例：MNIST不平衡
数据
标记的[标签：图片数量] [0：1000、1：10、2：10、3：10、4：10、5：100、6：70、7：40、8：50、9：30]
未贴标签总计50000张图像。 每个标签的采样率与标签数据相同（不平衡）。
验证总计10000张图片。 每个标签的采样率相等（平衡）
结果
金马的M2模型
潜在变量（维度0和1）和重建的图像。
GMVAE
潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 您可以看到每个标签似乎都有自己的分布。
2021-12-17 10:13:33
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本人自己做课程设计时用MFC编写的计算器，功能完善，代码清晰简洁，操作简单，谢谢使用，希望能帮到大家。
2021-12-16 22:53:21
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技术指标是表征一个产品性能优劣的客观依据。看懂技术指标，有助于正确选型和使用该产品。
传感器的技术指标分为静态指标和动态指标两类。静态指标主要考核被测静止不变条件下传感器的性能，具体包括分辨力、重复性、灵敏度、线性度、回程误差、阈值、蠕变、稳定性等。
动态指标主要考察被测量在快速变化条件下传感器的性能，主要包括频率响应和阶跃响应等。
由于传感器的技术指标众多，各种资料文献叙述角度不同，使得不同人有不同的理解，甚至产生误解和歧义。为此，以下针对传感器的几个主要技术指标进行解读：
1、分辨力与分辨率：
定义：分辨力（Resolu
2021-12-16 14:01:03
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