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dataset-master

于 2020-06-20 发布文件大小:7KB

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代码说明：

深度学习进行调制识别的数据集，用于卷积神经网络(dataset for cnn include generate_RML2016.04c and generate_RML2016.10a)

文件列表：

dataset-master, 0 , 2017-05-19
dataset-master\.gitignore, 12 , 2017-05-19
dataset-master\.gitmodules, 107 , 2017-05-19
dataset-master\analyze_stats.py, 1777 , 2017-05-19
dataset-master\build_dataset, 126 , 2017-05-19
dataset-master\generate_RML2016.04c.py, 2240 , 2017-05-19
dataset-master\generate_RML2016.10a.py, 3202 , 2017-05-19
dataset-master\generate_alphabet_dataset.py, 1123 , 2017-05-19
dataset-master\source_alphabet.py, 2384 , 2017-05-19
dataset-master\source_material, 0 , 2017-05-19
dataset-master\timeseries_slicer.py, 1222 , 2017-05-19
dataset-master\transmitters.py, 5975 , 2017-05-19

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keras-master
最近一直在用keras，说点个人感受。 1、keras根植于python及theano，人气比较旺。 2、提供较为上层的框架，搞个深度学习的原型非常方便。 3、更新很快，我记得几个月前还没有multi-task的能力，最近再查就提供了graph的对象。 4、最重要的，文档很全。这点超过其它类似的基于theano的框架（Lasagne, Opendeep, Blocks）(Keras is a high-level neural networks library, written in Python and capable of running on top of either TensorFlow or Theano. It was developed with a focus on enabling fast )

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由于Relief算法比较简单，运行效率高，并且结果也比较令人满意，因此得到广泛应用，但是其局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了ReliefF作算法，可以处理多类别问题。该算法用于处理目标属性为连续值的回归问题。(Because Relief algorithm is relatively simple, high efficiency, and the results are more satisfactory, so widely used, but its limitation is that only two types of data can be processed, so Kononeill in 1994 to expand it, get ReliefF algorithm , Can handle multiple categories of problems. The algorithm is used to deal with the regression problem that the target attribute is a continuous value.)

2017-05-28 21:08:48下载

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基于python的abaqus二次开发（混凝土随机骨料的生成与投放算法）(algorithm and program for random generation and distribution of concrete aggregates)

2020-10-20 21:17:24下载

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