matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

基于 ANN 的开关磁阻电机直接转矩控制

SPTAG：用于快速近似最近邻居搜索的库SPTAG SPTAG（空间分区树和图）是Microsoft Resea发布的用于大规模矢量近似最近邻居搜索方案的库SPTAG：用于快速近似最近邻居搜索的库SPTAG SPTAG（空间划分）树和图）是由Microsoft Research（MSR）和Microsoft Bing发布的大规模矢量近似最近邻居搜索方案的库。 简介该库假定样本表示为向量，并且可以通过L2距离或余弦距离来比较向量。 返回查询向量的向量是具有最小L2距离或余弦的向量

前言 本科期间学习过C语言，拿到了计算机二级证书，此外主要自学MATLAB和Python进行深度学习相关的编程。一直以为C++和C#与C语言大同小异，没有重视，在学校的项目需要用C++进行编程，并且甲方点名界面要用Qt做，觉得MFC太难看。也罢，近乎于从0开始，趁着新肺，在家自学C++与Qt，借此记录，欢迎大家交流。 一、开发环境 1、Windows 10 64位； 2、Qt 5.8.0（MINGW编译器，利用Qt Creator而不是宇宙最强IDE——vs）； 3、OpenCV 3.2.0 二、环境配置 参考的是：拜小白教你Qt5.8.0+OpenCV3.2.0配置教程(详细版) 虽然作者讲

一个基于VBA和Excel的神经网络工具箱，与Excel无缝衔接，可以直接从单元格中读取或创建训练数据，并随时把训练结果和输出结果写入单元格。提供了ANN、CNN等两种常见的神经网络结构，可以选用不同组合的激活函数、评价函数并自定义网络结构，提供了四种不同的训练算法

出错描述 运行环境 操作系统：Ubuntu 16.04 64位 Ruby版本：2.7.0 错误描述 通过源码安装Ruby 2.7.0版本时报错，内容：ruby-2.7.0/lib/rubygems/core_ext/kernel_require.rb:92:in 'require': cannot load such file -- openssl (LoadError) 处理过程 前情提要：最近打算把自己的技术总结以及想要了解的技术点整理成文章发布到 github 以及自己的博客网站上，经了解 【github账号】.github.io 对应域名的网址指定的文件框架是基于Jekyll框架的，

论文研究-企业财务危机预警Rough-ANN模型的建立及其应用.pdf,  基于Rough集理论和ANN(人工神经网络)方法建立了企业财务危机预警的Rough-ANN模型,对企业财务危机指标的约简、财务危机知识的神经网络动态学习与推理、财务危机的预测和评定等功能进行了集成,并就企业财务危机预警问题进行了实证分析.其结果表明,该模型有效、可行,为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径.

使用 CSO 的 ANN 权重优化比梯度下降方法具有更好的达到全局最小值的能力。 该软件包旨在预测特定提前期的海面温度异常 (SSTA) 时间序列。 比较了使用 CSO 和梯度下降法预测 SSTA 的结果，发现 CSO 使均方根误差提高了 20% 到 40%。

新项目中需要进行chaincode开发工作。并且可能需要chaincode 间互相调用的操作。这里记录一下我的调研过程。 首先问题 1：chaincode 间是否可以互相调用，是从fabric 哪个版本开始支持，最新版是否支持？ 2：chaincode 间互相调用的边界？如,是否支持不同channel 间的chaincode调用？还是只支持同一channel 里的chaincode 调用？ 3：chaincode 间的调用是否支持写操作？ 基于以上三个问题，开始探索之路。 首先利用百度，检索chaincode 间调用的博客。发现还是有很多的文章，这里放一些我看的文章地址: https://bl

GA-ANN Use genetic algorithm to optimize the backpropagation neural network. 简介：这是一个利用遗传算法实现BP人工神经网络的matlab代码，可用于实现2层（隐藏层数=1，不计输入层，则共2层）的BP-ANN。 原作者为： 由于云盘易失效，在此备份。