pi-rc522, 用于 SPI RFID RC522模块的树莓派 python 库 python RC522库pi-rc522由两个 python 类组成，用于使用 树莓派 或者Beaglebone黑色控制 SPI RFID MODULE"rc522"。 你可以在AliExpress或者Ebay上获得 $3的MODUL

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

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区块链Python教程 我的博客文章的源代码： 重要说明：该项目仅用于教育目的，源代码不具有良好的安全性，扩展性差且缺少许多重要功能，因此不应在生产中使用。 github存储库包含使用Python的区块链及其客户端的基本实现。 该区块链具有以下功能： 将多个节点添加到区块链的可能性 工作证明（PoW） 节点之间的简单冲突解决 使用RSA加密的交易 区块链客户端具有以下功能： 使用公钥/私钥加密生成钱包（基于RSA算法） 使用RSA加密生成交易 该github存储库还包含2个仪表板： 矿工的“区块链前端” 用户使用“区块链客户端”生成钱包并发送硬币 依存关系 适用于Python 3.6 包含要运行的代码的所有依赖项。 如何运行代码 要启动一个区块链节点，请转到blockchain文件夹并执行以下命令： python blockchain.py -p 5000 您可以通过执

吉布斯采样matlab代码MCMC代码文件 该存储库提供课程“AusgewählteKapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS 2018”的代码文件。 该课程概述了贝叶斯计量经济学和马尔可夫链蒙特卡洛方法。 我们从头开始介绍贝叶斯统计数据，抽样方案，马尔可夫链，Metropolis-Hastings算法，吉布斯抽样，状态空间模型的贝叶斯计量经济学以及线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。 讲座和练习将交织在一起，我们非常依赖R和/或MATLAB。 因此，建议使用这两种编程语言的经验，并建议初学者参加3月（19.03。-04.04，CAWM1）举办的“ R入门”基础课程。 请带上正在运行（！）版本的R或MATLAB的笔记本电脑。 整个学期中，该考试包含三项不同的作业，每项作业的时限为一周。 有关更多信息，请访问。

leetcode伪代码merge-two-binary-tree 题目解读： 题目来源: 原文: Given two binary trees and imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are not. You need to merge them into a new binary tree. The merge rule is that if two nodes overlap, then sum node values up as the new value of the merged node. Otherwise, the NOT null node will be used as the node of new tree . 解读： 给定两个二元树Tree1, Tree2 把Tree1跟Tree2 做merge merge 规则如下: 1 假设对应的节点两个原本二元树都有值则

无线系统的BASEBAND PHY的cmodel，例如IEEE802.11a / b，IEEE802.16。这些cmodel用C写在C中，并在Linux环境（gcc）中进行编译。 另外，使用“ SCILAB”来分析那些模型。 这些模型包括：FFT / IFFT，OFDM，里德-所罗门码，

MATLAB典型代码葡萄糖-胰岛素动力学神经网络模型的一致性验证 Taisa Kushner，Sirram Sankaranarayanan和Marc Breton 接触： 介绍 这包含标题为“葡萄糖-胰岛素动力学神经网络模型的一致性验证”的论文的“可重现性”软件包： 该软件包中包含以下内容： 代码： a）该软件包中包含用于验证神经网络的sherlock工具，位于目录DataBased/src 。 看这里： b）一个Python脚本，它在目录MaxDifferenceOptimization下并行设置两个网络的编码以执行神经网络的单调性检查。 c）用python3中的胶水代码生成本文中包含的图。 请注意，本文中的实际图使用Matlab。 为了方便起见，此可重复性软件包使用了带有matplotlib库的python3。 神经网络： BGNetworks目录中包含三个神经网络。 这些网络都具有$ 7 $葡萄糖输入G（t），G（t-5），...，G（t-30）和$ 7 $胰岛素输入u（t），..，u（t-30）。 它们具有代表血糖水平预测G（t + 60）的单个输出。 提供了三个不同的网络。

如图，使用此模块可生成包含多个标签、图片框、超级按钮、按钮（目前只有这四个组件，后期会添加更多）的自定义列表框 此图仅用于DEMO演示、更多自定义表项样式可通过自行布局生成，模块基本自动化、容错率高，即使处理表项不存在也不会导致程序强制停止运行 历史版本： 未命名版本 更新内容： 插入_单列表项（） 方法更名为：插入_单列表项_首次（） 意味着我们可以多次插入表项了，而在此之前我们只能插入一次表项。 新加方法：插入_继续插入表项（） 此方法必须在插入_单列表项_首次（） 后执行，因为插入_单列表项_首次（） 定义了各个表项的间距，而 插入_继续插入表项（） 没有此参数。 新加方法： 删除_表项（） 、 删除_全部表项（） 两个方法，这意味着我们可以删除不需要的表项了，而在此之前，插入之后无法删除。 修复BUG： 列表_滚动（）、插入_单列表项_首次（） 此前版本生成的表项如果生成表项高度小于载体初始高度会导致列表滚动时载体顶边算法错误。 修改代码： 列表_滚动（） 添加列表到达顶部、底部时触发“抖动效果”。 修改组件最大数量：从之前的 1000、2000、5000、10000 更改为： 10000、20000、50000、100000 {10000组件占用运行内存：2.9MB、20000组件占用运行内存：3.3MB、50000组件占用运行内存：4.3MB、100000组件占用内存：5.7MB} 使用方法：参考历程或者使用【帮助文档及更新（） 】方法查看帮助文档(1月5日更新帮助文档)

天线选择代码matlab MIMO最佳预编码器选择 这是用于仿真的MATLAB代码。 具有最大似然检测的空间复用多输入多输出系统的最佳预编码器选择：利用球面解码的概念 摘要：本文提出了一种在接收器处具有最大似然检测的空间多路复用（SM）多输入多输出（MIMO）系统中用于优化预编码器选择的高效计算实现技术。 先前为次优的预编码器选择开发的技术基于预编码器自由距离的下限以减少处理时间。 然而，当空间流的数量接近接收天线的数量时，这些技术的使用导致错误性能的显着下降。 同时，为了达到最佳性能，可以采用传统的最佳预编码器选择技术。 但是，由于穷举搜索，处理时间较长。 因此，在本文中，我们提出了一种预编码器选择技术，该技术可保持最佳性能，而不会像传统的最佳预编码器选择那样花费大量的处理时间。 可以通过以下方式减少处理时间：（1）利用正交幅度调制（QAM）星座图的对称结构，从而减少了搜索空间； （2）采用球形解码（SD）的概念； （3）取消SD的最后阶段； （4）以选择性的方式执行类似SD的处理。 通过仿真确定了所提技术实现的最佳性能和处理时间的减少。 执照 该软件根据以下引用获得许可。 延世大学