惩罚函数最优化方法 MATLAB实现

《MATLAB R2016a通信系统建模与仿真28个案例分析》源码.zip

一个简单的3层(1层隐层)误差反向传播神经网络（BP神经网络），Python实现，Python版本:Python3.5.2

利用STM32+DAC+TIM+DMA产生正弦波（亲测最高达到60KHz）测试平台为正点原子精英板F103ZeT6

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本人亲自编译的最全的64位osg3.4第三方库，其中包括：jpeg、gif、minizip、freetype、libssh2、zlib、libcurl、libpng、libtiff、posh、nvtt等。

少儿Python编程课件，通过通俗易懂的方式让孩子掌握Python编程

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

开题报告和毕业设计答辩PPT模板具体的答辩PPT改怎么写，图怎么设计，小框架图。

时频分析工具TFSAP6.3，可以用于matlab仿真信号处理，特别是非平稳信号的处理

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