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与 MATLAB 的解决方案不同，变量与其变量名称一起保存。 您必须为要保存的每个变量调用此函数，但该函数不会覆盖以前的 mat 文件。 函数解析（fname，数据） var_name=genvarname(inputname(2)); eval([var_name '=data']) 尝试保存（fname，var_name，'-append'） 抓住保存（fname，var_name） 结尾

首次适应算法和循环首次适应算法.doc

头歌数据结构循环队列及链队列的基本操作 第1关循环队列的基本操作 第2关链队列的基本操作 稳过 栈是一种后进先出的数据结构，而在实际问题中还经常使用一种“先进先出”的数据结构。队列就是从日常生活中的排队现象抽象出来的线性表。

AutoFlowChart 自动生成流程图 AutoFlowchart 是一个极佳的根据源码生成流程图的工具 它生成的流程图支持展开 合拢 并且可以预定义流程图块的大小和间隔 移动和缩放流程图也很方便 你还可以把它导出到WORD文档或BMP文件 它可以帮助程序员更好地理解程序 制作文档和可视化代码 支持C C++ VC++ Visual C++ NET Delphi Object Pascal 主要功能 根据源程序生成流程图 导出流程图到WORD文档中 展开 合拢流程图 自动生成一个 TreeView显示所有函数 过程 同步显示对应块的源程序和流程图 自定义流程图的配色方案 自定义流程图的大小和间距 根据格式自动排列程序 自由缩小 放大 移动流程图 显示程序行号 支持清除当前流程图 导出流程图到 bmp文件 发展前瞻 ① 支持各种语言 已经完成Pascal C 待完成：Java FoxPro Basic Fortan等； ② 支持反向操作 可以动态修改流程图 并可根据流程图生成相应的语言代码； ③ 结合Delphi专家 嵌入IDE直接运行 已经完成详见主页 操作说明 ① 打开一个或多个文件； ② 双击一个If For While Case Repeat Try begin的起始行 你就可以看到流程图； ③ 双击流程图中相应的框 可以同步显示程序块位置；">AutoFlowChart 自动生成流程图 AutoFlowchart 是一个极佳的根据源码生成流程图的工具 它生成的流程图支持展开 合拢 并且可以预定义流程图块的大小和间隔 移动和缩放流程图也很方便 你还可以把它导出到WORD文档或BMP文件 [更多]

个人总结的 I2C 设备驱动 的流程图

Panda3D的简单循环坐标体面实现 具有简单约束的数值逆运动学求解器 特征： 铰链接头 球形接头 使用Panda3D的Bone系统，并且可以添加到现有的已绑定网格中。 请参阅下面的使用提示。 纯python，除Panda3D外没有依赖项 未实现： 目标轮换（当前仅考虑目标位置） 当前无法控制球形接头的“滚动” 样品： 到达样本： Reacher示例说明了如何建立一个简单的IK链，该链具有到达移动目标点的约束： python3 Samples/ReacherSample.py 两足动物样本： Biped样本显示了非常基本的两腿步行，其中IK放置了腿。 基本字符设置为：根是“躯干”节点。 为此，髋节被牢固地连接。 有两条腿，每条腿都是自己的IKChain。 为了让角色行走，躯干节点被移动了，其他所有东西也随之移动。 在躯干移动时，腿部的目标点在地面上。 IK确保即使躯干移动，它

本文将介绍经典的网络之循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks），这一网络也是时序数据的首选网络。当涉及某些顺序机器学习任务时，RNN可以达到很高的精度，没有其他算法可以与之一较高下。这是由于传统的神经网络只是具有一种短期记忆，而RNN具有有限的短期记忆的优势。然而，第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意，这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题，阻碍了RNN几十年的发展。最后，于90年代后期出现了重大突破，导致更加准确的新一代RNN的问世。

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文章目录过拟合、欠拟合及其解决方法过拟合问题（high variance）欠拟合问题（high bias）梯度消失及梯度爆炸循环网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方法 过拟合问题（high variance） 过拟合问题：是指模型太过复杂，对训练数据效果好，而对新样本泛化能力较弱。 （训练误差低 验证误差高） 产生过拟合的可能原因，可能为其中之一或者都有： 模型的复杂度过高。如网络太深，神经网络中；或者线性回归中模型的阶次 过多的变量特征 训练数据过少 如何解决过拟合： 降低模型复杂度 减少特征数目 增加数据 正则化等 欠拟合问题（high bias） 欠拟合：指模型太过简单，不能对训练数据效果