今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这里做个记录。 from pylab import * from sklearn.cluster import KMeans ## 利用numpy.append()函数实现matlab多维数组合并的效果，axis 参数值为 0 时是 y 轴方向合并，参数值为 1 时是 x 轴方向合并，分别对应matlab [A ; B] 和 [A , B]的效果 #创建5个随机的数据集 x1=append(randn(500,1)+5,randn(500,1)+5,axis=1) x2=append(randn(50

学习NS2不可或缺的资料，都是精心收集的，这个是中文版。

ra码matlab译码代码ns-v-bm-解码 描述 为在 INCF 的 Neuroinformatics 2018 会议上展示的海报，重现分析运行所需的所有代码，题为，比较1,2和3 的词典和功能解码结果。 安装 无需安装，Python 代码是在 2.7.13 中编写的，因为我很固执，不想更新到 Python 3。需要numpy 、 pandas 、 scipy 、 seaborn和neurosynth来重新创建 Python 分析和数字。 遗憾的是，重新创建 BrainMap 风格的函数解码依赖于MATLAB 。 用法 来自每个数据库的所有术语比较文件都位于terms ，执行 BrainMap 功能解码所需的脚本位于/brainmap ，执行 Neurosynth 功能解码所需的脚本位于/neurosynth 。 两种方法的解码输入是二进制区域/网络掩码的 nifti 文件，输出是一系列文件，详细说明所述区域/网络的特征权重。 神经合成器解码 ns-get-dataset.ipynb ns-decoding.ipynb 脑图解码 BMA_ImageSearch.m BMA_ForR

VGG16卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 loss和acc曲线 epoch = 10 acc = 90.02% 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impor

整合了1.3.0新固件 包含14.0.0离线升级包 AWOO、DBI等工具 远程指导，v：herobetty1201

整合了1.3.0新固件 包含14.0.0离线升级包 AWOO、DBI等工具 远程指导，v：herobetty1201

内含： 烧写程序 教程 bin文件

1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor 4, torch的

本文参考：https://www.cnblogs.com/gaoyq/p/10268442.html 感谢博主分享！捣鼓了好长时间终于弄好了！ 包下不下来的朋友可以找我要！ 配置： CPU：i5-8265U GPU：NVIDIA MX150 Python版本：Python3.6.5 TensorFlow版本：1.10.0 步骤： 1、安装CUDA-9.2 访问官网下载后安装即可 https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive 安装时最好按默认路径安装 2、下载CUDNN-7.2 访问官网下载https://developer.nvid

文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear