提出了一种多涡卷蔡氏混沌系统的数字化设计方法,根据蔡氏系统方程,用参数可调的双曲正切函数产生出多涡卷混沌吸引子,给出了系统数值仿真的混沌吸引子相图,分析了系统在平衡点处的动力学特性.利用Euler算法将连续多涡卷蔡氏混沌系统离散化,给出了在CCS(Code Composer Stud io)集成开发环境中以数字化设计方法产生出多涡卷混沌吸引子的软件仿真结果.

matlab蔡氏混泥土仿真代码蜂窝非线性网络 由 Leon Chua 开发的蜂窝非线性网络 (CNN) 的软件实现。 背景 - 我强烈推荐这套讲座。 他讨论了生物学、复杂性、混沌以及他首先将其理论化的一项非常重要的 ML 新兴技术，即忆阻器。 网络动力学 从上图中可以看出，这是一个动态系统，而不仅仅是一个查找表。 在 CNN 范式中，给出了一个 19 位基因作为网络对图像执行操作的模板。 可以看到一个简单的Matlab代码，如果你想跟随，一个python版本。 在 python 版本中，网络作为一个对象存在，我们可以将图像和基因发送到该对象。 在 CNN 范式中，基因基于生物学，其中基因决定了分子的构成以及系统的大部分行为和发展方式。 第一个数字 Z 本质上是偏差。 基因中的第 2 个到第 10 个数字 B 可以重新整形为 3 x 3 输入权重卷积。 第 11 到第 19 个数字包含 3 x 3 抑制权重卷积 A。随着时间的推移，网络为每个像素确定一个值。 在接收到输入图像后，像素i , j的激活是通过将所有像素最近邻居的输出乘以 A（即抑制），加上 B 和输入的乘积，然后加上 Z 来

matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset

Peter Eeles和Peter Cripps所著的《构架实战——软件架构设计的过程》 257页完整版PDF电子书

蔡氏电路matlab仿真代码对抗性个性化推荐排名 APR通过执行对抗训练来增强成对排名方法BPR。 为了说明其工作原理，此处通过在用户和项的嵌入向量上添加对抗性扰动来实现MF上的APR。 这是我们对该文件的正式实现： 何湘南，何占魁，杜小雨和蔡达生。 2018.推荐的对抗性个性化排名，在SIGIR'18的会议记录中。 （通讯作者：） 如果您使用这些代码，请引用我们的论文。 谢谢！ 环境 Python 2.7 TensorFlow> = r1.0 脾气暴躁> = 1.12 PS。 供您参考，我们的服务器环境为2.20 GHz和64 GiB内存的Intel Xeon CPU E5-2630。 我们建议您的可用内存大于16 GiB，以重现我们的实验。 快速开始 演示：APR的效果 该命令通过在第40个数据集yelp （--adv_epoch）中为预训练的MF模型（--restore）添加对抗性扰动来显示APR的效果。 加载预训练模型后，前40个时期为正常MF-BPR，然后进行对抗训练APR。 python AMF.py --dataset yelp --adv_epoch 40 --epoc

模拟电子基础-蔡大华PPT，简述模拟电子线路，讲的很全，单不是很深，适合初学者！

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