Matlab说话的代码集合 - Awesome-crystal

DFT的matlab源代码，包含通过第一性原理计算优化的多种晶体结构，涵盖了光敏铁电半导体（如Sb基材料）和V-VII半导体（如SbSI、SbSBr和SbSeI），以及混合有机-无机锑硫化物（如Cs2Sb8S13和（CH3NH3）2Sn8S13）。这些结构的优化涉及使用DFT/PBEsol方法，确保了在不同应用中的兼容性和准确性。结构转换到标准C2/c设置，以提高与VASP软件包的兼容性。

这个Matlab代码集合涵盖了复杂网络中的基本网络模型，包括BA_NET、Clustering_Coefficient.m、Degree_Distribution.m、NN_coupled_net.m、NW_net.m、randomgraph.m、suijitu.m和WS_net.m。这些模型对研究复杂网络结构和特性具有重要意义。

matlab说话代码帝国学院，HPCE 2013 CW4-OpenCL总体目标本课程的总体目标是：熟悉构建OpenCL程序遵循一种简单的方法来隔离现有程序的各个部分，这些部分可以移至内核了解创建和执行内核所需的OpenCL原语检查并消除一些会降低性能的通信瓶颈看一些提高GPU性能的简单技术仅此课程内容并不使您成为GPU专家。您应该知道如何从头开始创建OpenCL程序，但是所获得的性能可能不如TBB版本高。检查您的OpenCL环境在编写任何代码之前，值得检查您的OpenCL环境和SDK，仅用于检查是否已安装正确的设备和东西。有一个名为src/test_opencl.cpp的文件，它是简单但完整的

cht_Duke_courses: Duke课程代码集合 这是一个 Duke 课程相关代码的集合，包含以下课程： ECE551 数据结构和算法: 包含一些编码学习资料。 ECE581 随机信号和过程: 包含使用 Matlab 绘制的 ROC 曲线，以及 Oppenheim 关于 MMSE 的重要说明。 ECE587 信息论: 包含一个使用 Python 实现的简单算法项目（该项目将放置在另一个存储库中）。 ECE590 ALG: 包含一些算法家庭作业解决方案。 ECE590 NLP: 包含项目海报和报告。 ECE564 iOS: 链接到实际代码仓库。 ECE 563 云计算: 包含课程

蔡氏电路matlab仿真代码真棒，专门用于星际争霸AI的精选资源列表。我们正在寻找更多的贡献者和维护者！目录图片来源：Google DeepMind，图片来源：Gabriel Synnaeve。以下是一些重要的资源： API/代码：育雏战争API（BWAPI） 《星际争霸II》 API：技术设计，暴雪 SparCraft：战斗模拟器 BWTA：BWAPI的地形分析器 BroodWar重播刮板：使用Python编写，Gavriel Synnaeve 重播《星际争霸育雏战争数据挖掘（重播，分析器，数据集），阿尔贝托·乌里亚特 GosuGamers：截至2013年4月的8K重播 TeamLiqui

MATLAB EMC代码与Windows安全相关的资源集合。目前收录了1100+个开源工具，并按功能进行了初步分类。此外，还包括3300+篇博客文章和视频。部分工具已添加中文描述。

更新至2020年4月14日的VAD函数MATLAB代码。我注意到VoxSRC 2020已经启动。这个存储库可以作为挑战的基准。使用ResNet-18 + softmax在大约5900个说话者训练集上测试，Vox1测试集上获得1.8%的EER，这是一个不错的结果。尝试使用AMSoftmax损失，探索更深层次的网络，引入新的融合方法（如自注意力），并实现高级结构（如挤压和激励）。希望能取得更好的结果。享受训练的乐趣:-)更新至2019年11月19日，添加了多GPU训练配置文件选项。更多详细信息，请参考示例，例如egs/voxceleb/v3/run.sh。增加了一个标准的VoxCeleb示例，使用

PRACMA是一个Matlab编程技术代码集合，提供了高级数值分析功能的R实现，包括优化和时间序列例程。这些实现源自科学计算课程，展示了在R/S中实现算法的方法。该软件包涵盖了多个数值分析领域，如根和单变量函数的最小化（如Newton-Raphson、Brent-Dekker、Fibonacci搜索等）、多项式处理（如拉盖尔和穆勒方法）、插值和函数逼近（如拉格朗日插值、Pade和有理插值等）、特殊函数（如菲涅耳积分、黎曼Zeta函数等）以及特殊矩阵处理和数值微分积分方法。

该存储库包含在TIMIT数据库上使用深度神经网络进行自动说话人识别实验的Matlab代码。其中，我们添加了Microsoft工具箱（MST身份）的基线GMM-UBM实现。对于DNN，我们在Matlab中实现了几种初始化方案，如规范化初始化、随机游走init等，并探索了多种学习速率方法，如sgd-cm、ada-delta和adam。所有代码均基于GPU加速。