STM32使用库函数操作GPIO来实现流水灯
2022-09-22 13:00:51
3.98MB
该程序为纯手写代码， 不使用任何深度学习相关库。网络使用卷积+全连接，且使用Dropout 在5分钟内实现97%以上的准确度。
2022-07-15 12:05:54
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量子编译器
这是使用ibmq中的门库集来合成任意unit矩阵（量子门）的工具。我们还通过Solovay-Kitaev算法提供了单qubit aries的容错构造。
运行代码以执行程序
pip3 install -r requirements.txt
python3 main.py
参考
[1] [2]
2022-05-16 14:43:41
499KB
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crowdfunding-product-page:不使用库构建的众筹页面-完全响应，具有动态进度栏
2022-05-12 00:58:17
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股市探索数据分析笔记本
使用库Numpy，Matplotlib和Pandas进行股票市场数据集探索性数据分析的Jupyter Notebook。
数据集具有以下功能：
serial_number：每个变量的唯一标识符
time_stamp：捕获数据的日期
open_value：指定日期的期初值
maximum_value：在特定日期达到的索引的最高值
minimum_value：特定日期的索引的最低值
resolve_value：结算当天的值
volume_sell：卖出指数的数量
2022-05-07 10:02:42
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蘑菇神经简单
从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。
其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。
数字识别网络的一个例子
为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。
培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。
通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试：
python3 numbers.py
使用引擎工具的示例
神经网络创建：
from structs import NeuralNetwork
import activation
nn = NeuralNetwork () # создаем н
2021-12-30 10:37:14
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STM32工作笔记0030---编写跑马灯实验--使用库函数.zip 对应博客中的代码，朋友们学习的时候可以参考。
2021-05-11 09:17:07
6.11MB
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用MATLAB实现，基于PNN BP RBF 三种神经网络进行的电网故障诊断，用1 0 标注，同时给出利用神经网络函数 和手编两种方法，给出模型
2021-04-16 14:05:05
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