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SAGE算法代码matlab 概述 此 Repo 提供了一种在 AWS SageMaker 上执行 MATLAB 独立可执行文件的方法。 亚马逊拥有大量自己的存储库，可以更完整地概述他们的技术，这主要填补了在平台上执行 MATLAB 代码的空白。 使用的软件： Ubuntu MATLAB 2018b 编译器工具箱 码头工人 AWS 服务（AWS 命令​​行界面、SageMaker、S3、ECR 等） 1. SageMaker、Docker 和文件夹结构 SageMaker 是 AWS 的机器学习平台，使用 Jupyter Notebooks 和 Python。 SageMaker 有几种不同的代码执行方式，包括训练作业和推理/托管。 本指南仅涵盖训练作业，但很可能可以针对推理和托管更改代码。 此外，这是假设使用 SageMaker 的“文件”输入而不是“管道”。 如果您不想使用 SageMaker 的内置功能并希望执行自己的算法，则可以通过将代码打包到 Docker 映像并将其上传到 AWS（特别是 Elastic Container Registry 或 ECR）来实现。 AWS 有

快速降维SAGE算法的设计与实验验证

SAGE算法代码matlab 运动补偿 CL Chen、L. Hermans、MC Viswanathan、D. Fortun、M. Unser、A. Cammarato、MH Dickinson 和P.拉姆迪亚。 该代码仅供科学或个人使用。 如何安装 安装MIJ库（）：复制MATLAB的java文件夹下的ij.jar和mij.jar文件（应该是/path/to/MATLAB/java/jar/ ，例如： /usr/local/MATLAB/R2018a/java/jar/ ）。 请注意，它需要 MATLAB Compiler 和 Parallel Computing Toolbox（都可以通过 MATLAB 安装程序安装） 克隆存储库： git clone https://github.com/NeLy-EPFL/motion_compensation 输入： cd motion_compensation 使用目录中的以下命令编译深度匹配代码： cd code/external/deepmatching_1.2.2_c++_mac/或cd code/external/deepmatc

SAGE算法代码matlab 佐治亚大学计算数学 VRG，2016 年秋季 佐治亚大学的计算数学 VRG 为我们的研究生提供了发展有用的编程技能以补充他们的研究计划的机会。 这个 VRG 的前提是许多学生需要进行计算和创建数学软件，但不一定具备编写易于调试和易于重用的代码所需的编程和软件工程基础。 该课程的计划是让需要使用计算作为研究的一部分的研究生，给他们一个空间来完成他们的项目，并根据需要接受个人技术指导。 本学期的小组包括从事以下类型项目的学生 学习 SAGE/python 使用MATLAB进行图像处理 为小学数学教育编写教育网站 (HTML/javascript) 在Macaulay2中开发包 在结理论中实现算法 (SAGE/GAP) 有用的资源： 编码风格： 使用 GitHub： 自述文件示例：

一种新颖的3D频域SAGE算法及其在毫米波大规模MIMO室内信道中的参数估计中的应用

SAGE算法的实现，在测量和网络估计方面具有深刻参考价值