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基于OFDM的多准则下认知无线电资源分配问题的研究,认知无线电资源分配(Cognitive radio resource allocation problem of OFDM multi-criteria research, cognitive radio resource allocation)

说明：  使用pegasos算法进行minsit数据集分类(As mentioned above, Pegasos performs stochastic gradient descent on the primal objective Eq. (1) with a carefully chosen stepsize. We describe in this section the core of the Pegasos procedure in detail and provide pseudo-code. We also present a few variants of the basic algorithm and discuss few implementation issues.)

自信车轮压力分析 python 源代码 有限元分析(Wheel of bike ，python Finite Element code)

最小费用最大流算法采用的是“基于Floyd最短路算法的Ford和Fulkerson迭加算法”，其基本思路为：把各条弧上单位流量的费用看成某种长度，用Floyd求最短路的方法确定一条自V1至Vn的最短路；再将这条最短路作为可扩充路，用求解最大流问题的方法将其上的流量增至最大可能值；而这条最短路上的流量增加后，其上各条弧的单位流量的费用要重新确定，如此多次迭代，最终得到最小费用最大流。

基于tensorflow实现的CNN，对cifar10数据进行学习识别。请自行下载github上tensorflow  Model库，以便使用代码中的类。地址是https://github.com/tensorflow/models.git

一份用tensorflow平台做的cnn分类时序信号，是分类UCI 项目中的人体活动识别（HAR）数据集。该数据集包含原始的时序数据和经预处理的数据（包含 561 个特征）(A CNN classification timing signal made by tensorflow platform is a human activity recognition (HAR) dataset in the classified UCI project. The dataset contains original time series data and preprocessed data (including 561 characteristics).)

xml解析方法封装，便于直接解析xml中的value值(python for xml file parser)

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周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。

【实例简介】国外开发pyqt的经典书籍