反向传播和梯度下降的数学原理，及相关公式的推导，里面能够学习到数学原理。

应用和静态资源分离处理、页面缓存、反向代理

cholesky分解matlab代码区分Cholesky分解 要了解区分包含Cholesky分解的表达式或代码的不同方法，请参见随附文件。 该目录包含一个用FORTRAN 77编写的反向模式例程，该例程以快速LAPACK Cholesky例程DPOTRF为模型，该例程使用阻塞的3级BLAS例程。 LAPACK的实现已被NumPy，Octave和R等广泛使用。此存储库中的文件dpofrt.f是一个新的伴随例程，该例程从dpotrf.f Cholesky分解的导数，并用相对于导数的导数替换它们。到原始正定输入矩阵的元素。 Python和Matlab目录显示了如何链接此Fortran代码，还提供了仍然相当快的纯Octave / Matlab和Python版本。 Matlab目录中有一个简单的高斯过程演示，还警告了多少个GP代码效率低下。 如何使用导数例程 Matlab和python子目录演示了如何为Matlab / Octave编译此例程，调用它以及检查一致性。 matlab目录中有一个玩具高斯过程演示，以演示如何在更大的梯度计算中使用新例程。 Matlab和Python目录还包括本机实现。

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

瑞斯康达ONU 反向POE 开关端口命令 取消强制供电 telnet 192.168.1.254 poe pse-off service enable·····

ngrok 是一个反向代理，通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放.

windwos执行dos命令比较麻烦，实现快捷关闭，启动，重启，退出

机器学习之神经网络的公式推导与python代码（手写+pytorch）实现 神经网络使用手写数字数据集分别采用纯python代码实现+pytorch框架实现（1.10） 资源包含两份可执行Python代码+完整数据集+讲解PPT

高性能的反向代理应用，支持 tcp, udp, http, https 协议。利用处于防火墙后的机器，对外网环境提供 http 或 https 服务。对于 http, https 服务支持基于域名的虚拟主机，支持自定义域名绑定，对外网环境提供 tcp 和 udp 服务。

UGUI做的反向遮罩，导入资源资源包即可使用，适应于新手引导及各种场合，有什么需要请在下方留言，更多有趣资源请关注我的博客