matlab求导代码Python水库模拟工具箱 Python Reservoir Simulation工具箱是MATLAB Reservoir Simulation工具箱的Python版本。 目的是克隆MRST中发现的功能,并添加测试。 PRST中提供的MRST-2015b功能 密谋 plotGrid-通过导出到ParaView获得部分支持 plotCellData-通过导出到ParaView获得部分支持 网格处理 grid_structure(现在是Grid类) 张量网格 cartGrid 计算几何 makeLayeredGrid 不完整 fluid_structure(现在为F类) 实用程序 伦码 解码 参数 rock_struture(现在是Rock类) wells_and_bc边界条件(现为BoundaryCondition类) 安装 目前,该项目没有Python或Conda软件包。 下载整个存储库,然后将“ PRST / pyrst”文件夹复制到您的项目中。 任何科学的Python3发行版(例如Anaconda)都可以满足要求。 PyPI上提供了一个实验软件包。 建议将其安装
2023-12-12 23:29:16 179KB 系统开源
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matlab求导代码早产脑电图的爆炸检测器 收集M文件(计算机代码),以实施一种方法来检测EEG记录上的突发,如中所述。 检测器使用多个幅度和频谱特征的线性组合。 使用双极EEG蒙太奇(F3-C3,F4-C4,C3-O1,C4-O2,C3-T3,C4-T4,Cz-C3,和C4-Cz)。 检测器仅在1个通道上运行。 需要Matlab或Octave编程环境。 可以在上找到更新。 要引用此软件,请使用reference。 更新(2019年11月):此代码的Python版本位于: 内容 概述 一种检测早产儿脑电图爆发的简单方法。 该方法是通过评估突发的多个频率和幅度特征而开发的。 所选特征在分类器(支持向量机)中组合。 经过特征选择和训练程序后,检测器由八个特征组成,这些特征在线性支持向量机中组合在一起。 此处的代码实现了此检测器,该检测器接受了来自36个早产儿的1通道10分钟EEG录音的注解。 快速开始 在Matlab / Octave中设置路径,或使用load_curdir函数设置路径: >> load_curdir; 例子 % use impulsive noise test signa
2023-07-28 15:52:29 1.83MB 系统开源
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easytorch 使用Python的numpy实现的简易深度学习框架,API与pytorch基本相同,实现了自动求导、基础优化器、layer等。 1 文档目录 2 Quick Start from easytorch.layer import Linear, Tanh, Sequential from easytorch.optim import SGD import easytorch.functional as F # Create a model, optimizer, loss function model = Sequential( Linear(1, 5), Tanh(), Linear(5, 1) ) opt = SGD(model.parameters(), lr=3e-4) loss_fn = F.mse_loss # train the mod
2023-05-15 20:47:00 35KB deep-learning autograd autodiff JupyterNotebook
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矩阵、向量求导法则 中文版 包含所有情况和公式,适合翻阅查找 英文版包含推导,非常详细,适合精度,包含了矩阵tr技巧
2023-03-15 10:55:19 598KB 矩阵 偏微分方程
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matlab求导代码MultilevelCoordinateSearch 这是(MCS)的实现,这是Waltraud Huyer和Arnold Neumaier的算法,用于在可能有界的域上进行全局最小化。 在中,MCS在非商业算法中得分最高。 该实现是原始文档的“新鲜”实现,而不是基于所提供的Matlab代码。 状态:正在进行中。 直到完成为止(如果有的话),请检查我的。
2023-03-09 17:12:38 11KB 系统开源
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matlab求导代码 此回购未积极维护。 请参阅getRetinalLayersExample.m了解示例代码用法。 欢迎! Project Caserel是一个开源软件套件,用于对用Matlab编写的光学相干断层扫描图像中的视网膜层进行计算机辅助分割。 有关更多信息,请查看项目主页面:。 执照 有关完整的详细信息,请参见项目文件夹中提供的文件。
2023-02-18 20:39:53 847KB 系统开源
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今天小编就为大家分享一篇浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-02-15 21:33:27 170KB Pytorch 自动求导函数 backward
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今天小编就为大家分享一篇pytorch中的自定义反向传播,求导实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-02-15 21:23:21 45KB pytorch 自定义 反向传播 求导
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pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包。 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中,能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能` import torch import numpy as np from PIL import Image from torch.autograd import gradcheck class Bicubic(torch.autograd.Function): def basis_function(
2023-02-15 21:03:07 47KB c input OR
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这是我用c语言写的程序,我的其他资源都是免费的,是对于c语言初学者的帮助比较大的,其中有数据结构,window编程。我也在学c语言,每当我写完一个程序,我都会免费发上来。
2023-02-15 11:00:22 218KB 多项式求导
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