Python实现椭球面代码2016年CVPR论文Matlab转Python版本

该代码库包含 Cúrdia 和 Woodford (2016) 在《货币经济学杂志》上发表的论文“信贷摩擦与最优货币政策”中结果的复制代码。 代码运行环境 Matlab R2016b 及以上版本 符号工具箱 优化工具箱 代码说明 plotmgutil.m: 生成论文图 1，显示两种家庭类型的边际效用形状。 RunAllModels.m: 运行所有模型的脚本。它生成白皮书和附录中描述的所有冲击下的最佳政策和替代政策规则的模拟。 IntModelFF.m: 生成具有金融摩擦模型的模拟。 NoFF: 生成没有金融摩擦模型的模拟。 附加说明 代码使用 LaTeX 编译部分文档。 代码已由 Filippo Altissimo 和 Diego Rodriguez Palenzuela 验证。 子文件夹中包含所有辅助代码。

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。

利用Python脚本，批量将栅格数据转换为ASCII格式，简化数据处理流程，提升效率。

压缩感知图像MATLAB代码[IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2016]（），第449-458页。项目页面：介绍：ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法，可从压缩感测（CS）随机测量中重建图像。在中，我们展示了在各种测量速率下，相对于最新的迭代CS重建算法，重建结果（在PSNR和时间复杂度方面）均得到了显着改善。提供的代码有助于重现中介绍的某些结果。引文（BibTex）：如果您正在使用此代码，请引用以下论文。@InProceedings{Kulkarni_2016_CVPR，作者= {Kulkarni，Kuldeep和Lohit，Suhas和Turaga，Pavan和Kerviche，Ronan和Ashok，Amit}，title = {ReconNet：Non-Iterative Reconstruction of Images From Compressively Sensed Measurements}，booktitle = {The IEEE Conference o

介绍了深度跨模式散列算法（DCMH）的Matlab实现，这是CVPR-2017论文“DeepCross-ModalHashing”的源代码。该包含作者蒋庆元和李武俊的联系方式：qyjiang24#gmail.com或liwujun#nju.edu.cn。建议使用Matlab版本运行DCMH算法。如需IAPR TC12数据集和NUS-WIDE数据集，请联系作者。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x

快速幂是一种高效的算法，主要用于计算形如a^n的幂运算结果，其中a是底数，n是指数。传统的直接计算方法需要进行n次乘法操作，但快速幂算法利用了指数的二进制表示来优化这一过程，将时间复杂度从O(n)降低到O(log n)，极大地提升了效率。 示例代码： def fast_power(base, exponent): result = 1 while exponent > 0: if (exponent % 2) == 1: result *= base base *= base exponent //= 2 return result 以上代码展示了如何在Python中实现快速幂算法。

典型相关分析Python - 100天从新手到大师作者：骆昊Python应用领域和就业形势分析简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。学习曲线低，非专业人士也能上手开源系统，拥有强大的生态圈解释型语言，完美的平台可移植性支持面向对象和函数式编程能够通过调用C/C++代码扩展功能代码规范程度高，可读性强目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。云基础设施- Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go网络爬虫- Python / PHP / C++数据分析挖掘- Python / R / Scala / Matlab机器学习- Python / R / Java / Lisp作为一名Python开发者，主要的就业领域包括： Python服务器后台开发/游戏服务器开发/数据接口开发工程师Python自动化运维工程师Python数据分析/数据可视化/大数据工程师Python爬虫工程师Python聊天机器人开发

此处提供了tf-Faster-RCNN Faster R-CNN的Python 3 / TensorFlow实现，包括灰度处理代码。这个端到端的TensorFlow应用程序基于深度模型，可在Python 3.5+和TensorFlow v1.0环境中运行。推荐在Ubuntu 16及以上版本上使用，但其他Linux发行版的兼容性尚未测试。