隨機(jī)解調(diào)程序matlab精品文章

• 

  Matlab編程之——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN代碼解析

  ...感知機(jī)的參數(shù)設(shè)置bias統(tǒng)一設(shè)置為0權(quán)重設(shè)置為：-1~1之間的隨機(jī)數(shù)/sqrt（6/（輸入神經(jīng)元數(shù)量+輸出神經(jīng)元數(shù)量））對(duì)于卷積核權(quán)重，輸入輸出為fan_in, fan_outfan_out= net.layers{l}.outputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2;%卷積核初始化，1層卷積為...

  senntyou 2019-04-25 18:05 評(píng)論0 收藏0
• 

  用Python學(xué)數(shù)學(xué)相關(guān)教程、開(kāi)源包推薦與下載

  ...I/O 、離散傅立葉變換、基本線性代數(shù)、基本統(tǒng)計(jì)運(yùn)算、隨機(jī)模擬等等。 Pandas Pandas是一個(gè)開(kāi)放源碼、BSD許可的庫(kù)，為Python編程語(yǔ)言提供高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。 Matplotlib matplotlib是最流行的用于制圖及其...

  wapeyang 2019-07-31 10:30 評(píng)論0 收藏0
• 

  初學(xué)者怎么選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境？對(duì)比MATLAB、Torch和TensorFlow

  ... GNU/Linux 8 (jessie)。我們?cè)诓煌木W(wǎng)絡(luò)框架、批大?。òS機(jī)梯度下降（SGD）、1000 樣本批和完全批（Full Bacth））和硬件（在 HW 列說(shuō)明）上測(cè)試了標(biāo)準(zhǔn)的梯度下降流程。這里用到的 CNN 架構(gòu)和圖 8 中給出的一樣。結(jié)果是通過(guò)嘗試...

  yunhao 2019-04-25 18:12 評(píng)論0 收藏0
• 

  python_numPy學(xué)習(xí)

  ...0.j]) 生成數(shù)組并賦為特殊值： ones：全1 zeros：全0 empty：隨機(jī)數(shù)，取決于內(nèi)存情況 >>> np.zeros( (3,4) ) array([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]) >>> np.ones( (2,3,4), dtype=np...

  lauren_liuling 2019-07-30 16:10 評(píng)論0 收藏0
• 

  COI實(shí)驗(yàn)室技能：MATLAB控制PCO相機(jī)

  ... COI實(shí)驗(yàn)室技能：MATLAB控制PCO相機(jī) ??利用程序控制相機(jī)采集圖片可以實(shí)現(xiàn)采集任務(wù)的自動(dòng)化，極大地提高實(shí)驗(yàn)效率。本文將系統(tǒng)性地介紹如何掌握這一技能。從環(huán)境配置 -> GUI界面使用 -> 腳本編寫 -> 項(xiàng)目實(shí)踐幾大...

  不知名網(wǎng)友 2021-11-29 10:50 評(píng)論0 收藏0
• 

  Python與R、Matlab的對(duì)比

  作為一枚程序員，想要研究Python編程語(yǔ)言與數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)（教學(xué)）的結(jié)合，就不能不了解以及比對(duì)一下其他數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與應(yīng)用的解決方案，比如R語(yǔ)言、Matlab等數(shù)學(xué)軟件。經(jīng)過(guò)廣泛的搜索了解了一下國(guó)外的反饋與趨勢(shì)之后，最終的結(jié)...

  yunhao 2019-07-31 10:10 評(píng)論0 收藏0
• 

  數(shù)據(jù)可視化之美 -- 以Matlab、Python為工具

  ...圖（Python） import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)n = 100000x = np.random.randn(n)y = (1.5 * x) + np.random.randn(n)fig1 = plt.figure()plt.plot(x,y,.r)plt.xlabel(x)plt.ylabel(y)plt....

  why_rookie 2021-11-15 11:39 評(píng)論0 收藏0