matlab信号处理工具箱入门指南，英文版。学习数字信号处理的入门文档。

基于MINST数据库的手写体数字识别CNN设计，其中CNN自己编程实现，包括卷积层，池化层以及激活层等，不使用matlab工具箱。matlab2021a或者高版进行测试。由于MINST数据库数据库较大，运行较慢，请耐心等待。

DEA 数据包络分析工具箱 用于MATLAB的数据包络分析工具箱

内含有matlab关于求解无约束多维极值问题的所有m函数文件及使用说明。

该款小程序由多个功能组合而成,具体如下: 朋友圈套图； 情侣头像； 字符表情制作生成； 苹果IOS描述文件； 透明昵称； 翅膀昵称； 特效字体生成； 手机清理； 手机真伪检测； 动态壁纸(支持自定义搜索)； 静态壁纸(支持自定义搜索)； 外卖CPS等等……. 当然了具体还需要大家自行研究发行哟，另外该款小程序还支持多种流量主模式！！！

用于图像分类的SqueezeNet预训练模型是R2020a中的“深度学习工具箱”的一部分，不需要单独安装。 如果您使用的是深度学习工具箱的 R2020a 版本，您可以在命令行中键入“squeezenet”或直接访问模型，而无需从 Deep Network Designer App 安装。 如果您使用的是 R2018a 到 R2019b，则需要下载并安装此支持包。 SqueezeNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型在超过一百万张图像上进行了训练，可以将图像分为 1000 个对象类别（例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开挤压网.mlpkginstall 文件将启动您所拥有的发行版的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2018a及更高版本。 用法示例： 净 = 挤压网（） 网络层

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SVM light 工具箱(包含window版本和matlab版本) 由美国cornell大学的教授Thorsten Joachims部署 执行SVM二分类 速度明显快于libsvm 下载文件中包含 1.例子(inductive SVM 和 transductive SVM) 2.说明文件 3.源程序