模式识别采用贝叶斯方法的实验，含matlab源码，数据，报告等，一条龙服务，呵呵，因为自己做实验的时候很痛苦，希望大家参考的时候有所帮助。

如何在本地设置 virtualenv env --python=python3 source env/bin/activate pip install -r requirements.txt

压缩感知MRI 医学成像中的图像处理项目-使用压缩传感（CS）框架进行MR图像重建的实验。 本质上将目标函数建模为具有数据保真度项和两个正则化参数（水平和垂直有限差分）的降噪问题。 我实现的求解器是迭代软阈值算法（ISTA），但显然可以使用其他迭代算法。 最好使用无矩阵的方法进行图像处理。 即使与MATLAB相比，ISTA在Python中的运行速度也很慢。 我尝试使用numba jit，但是并没有加快速度。 也许C包装程序会有所帮助（可以尝试将来）。 幸运的是，成本函数在22-25次迭代中收敛。 最初尝试理解CS的概念时，我主要依靠Miki Lustig教授的讲座材料和演示。 我使用的数据也可以从他的网站获得： :

Java实验课本的源码，全部都有，换位，计算器，单词本，试题迷宫广告墙等等很多，起始这些是基础，都是要在书本的基础之上拓展加上自己的功能，要加油

本代码采用STMcubeMX5.30和MDK5版本的开发环境，包含cubeMX工程文件和MDK5工程文件，arm嵌入式 C语言源代码 附开发环境的版本说明，STM32F429igt6/f767igt6/h743iit6原理图及全部器件全套资料免费提供，教学视频免费提供

百家乐 百家乐模拟中的Python实验 第一次使用Python，有趣的小项目。 这仅是一种学习体验和实验，仅此而已。 运行'python baccarat_test.py' 当前状态： 该脚本可运行100万个游戏。 要更改游戏数量，请参见命令行参数。 模拟器现在可以执行两种类型的百家乐：“标准”和“ EZ”。 请参阅命令行参数如何启用。 命令行参数：-t或--type：标准（默认）或EZ（不区分大小写）-g或--games：要运行的游戏数（模拟）。 默认值为1M。

动态和静态分配两种分配方式 分别模拟FF、BF、WF三种适应算法动态地创建进程 能够动态地销毁进程并更新可用表与已分配表 显示出各个时间段内存块中已分配表与可用表的情况

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gomoku_ai [RU] [RU] 在Gomoku中使用minimax算法，MTD（f），MCTS的变体进行实验mtdf（10）-危险的修剪，可能导致意外损失主要的AI代理位于mtdf（10）_worker.js中。 您可以在这里与AI对战 在Chrome中打开html文件时，您会看到此错误 Chrome浏览器不允许您从本地文件加载网络工作者。 C ++版本

使用CIFAR数据集进行残留网络实验。 更新（2018/06/15） 我们使用了一种称为HTD的新学习率调度程序。 您可以在或在我们的玩具演示代码。 原始存储库 该存储库是关于CIFAR-10和CIFAR-100的学习率的一些实验。 原始论文以0.1的学习率开始，在32k（ 81 epoch ）和48k（ 122 epoch ）迭代中将其除以10 ，并在64k迭代（总共200 epoch ）时终止训练。 我基于相同的架构进行了其他实验。 唯一的区别是学习率时间表。 所有张量板日志和预训练模型都可以在 怎么跑 您可以运行脚本run.sh来启动所有实验。 或仅运行以下命令： python3 ResNet_keras.py --epochs 200 --stack_n 3 --lr_scheduler 1 --dataset cifar100 实验的准确性 如有任何疑问，请随时与我联