这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。 上机内容如下： 第一次 验证算法: 1）K近邻方法分类; 2）最近邻方法分类; 3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1）uSPS手写体 2）ucI数据库中sonar数据源 3）UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1）sonar和lris数据上验证 2）CIFAR图像数据上验证算法 第三次 验证方法:SVM 数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集) 核函数:高斯核和多项式核 核参数可以手动调节或交叉验证确定 第四次 要求:验证bagging和adaboost算法 在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定

适合研究生FPGA课程-数据异步复接设计-设计报告

关于西北工业大学数据结构实验报告的内容。 作为一门非常重要的计算机科学基础课程，数据结构不仅仅是编程语言基础，更多地是涉及到计算机算法和程序设计的基本概念。 在实验中，我们将通过使用 C++ 语言，实现数据结构的基本操作，如创建链表、查找元素、插入元素、删除元素等。同时，我们还将运用栈、队列、堆等基本数据结构，实现更加复杂的操作。 除了对数据结构的基本操作进行实现之外，我们还需要考虑时间和空间复杂度等重要问题，以确保算法的执行效率和程序的稳定性。 最后，在实验报告中，除了要详细描述实验过程和结果之外，还需要对实验中遇到的问题和解决方案进行分析和总结，以便更好地理解和掌握数据结构的相关知识。 总之，通过这样一系列实验，我们将能够更深入地了解数据结构的原理和实现方法，这对我们的编程能力和计算机科学理论知识都有很大的帮助。

深度学习实验报告+代码 实验内容： 1、实验一：深度学习环境配置 2、实验二：特征数据集制作和PR曲线 3、实验三：线性回归及拟合 4、实验四：卷积神经网络应用 5、实验五：生成对抗式网络应用

八皇后实验报告及其代码，有详细的函数说明，流程图，实验结果截图

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