Essential MATLAB Functions Reference Guide
MATLAB常用函数参考,提供常用的MATLAB函数详细说明,PDF格式,适合初学者与进阶用户参考,助您更高效地完成各类数学计算与编程任务。文档中涵盖了多种常用函数的语法、功能介绍以及示例,帮助用户快速上手并深入理解每个函数的应用场景。
Matlab
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2024-11-05
Enhanced Genetic Algorithm with Interactive Learning in MATLAB
This article explores a new type of genetic algorithm in MATLAB that incorporates interactive learning. This innovative genetic algorithm technique aims to enhance the standard genetic algorithm by allowing solutions to learn from each other during the evolutionary process, thus improving overall pe
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2024-11-05
Bi-LSTM MATLAB Code and Data Science Notes Deep Learning,Machine Learning,and More
Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例,涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写,涉及的库及框架包括: NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。
注释:- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M
Matlab
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2024-11-05
Scraping High-Rated Books from Douban with Python
使用Python的requests、BeautifulSoup4、os、logging、re、csv、UserAgent等库,爬取豆瓣上的高分书籍。运行代码后,您将在当前目录下生成名为douban.csv的CSV文件,打开后即可查看书籍排行及相关内容。
算法与数据结构
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2024-11-04
Multi-Point Path Planning with Reinforcement Learning in MATLAB
在本项目中,我探索了在物理机器人上实现强化学习(RL)算法的过程,具体是在定制的3D打印机器人Benny和Bunny上从A到B的路径规划。作为我本科最后一年自选选修课的一部分,项目学习强化学习的基础知识。最初,编码直接在物理机器人上进行,但随着项目进展,意识到需要将算法与硬件解耦。仿真测试表明,在较小的状态空间(<= 100个状态)中表现良好,但在扩展到包含400个状态时,任何探索的RL算法均无法收敛。结果显示,在实现硬件前,需在仿真中探索更强大的算法。所有模拟代码均使用C++编写,确保代码的可移植性,以适应微控制器的限制,避免数据传输带来的复杂性。
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2024-11-03
Four Quantum Numbers Explained in Detail for YYYYMMDD between 2000 and 2021
量子数是量子力学中描述电子在原子内部状态的数学概念。它们是用来决定电子所在能级、原子轨道、以及电子在空间中的取向。根据描述,文件中提到的“Four Quantum Numbers”指的是四种量子数:主量子数(n)、角动量量子数(l)、磁量子数(ml)和自旋量子数(ms)。主量子数(n):这个量子数代表了电子所在的能级,其值为正整数(n = 1, 2, 3, ...)。n决定了电子与原子核的距离以及电子的平均动能。角动量量子数(l):也叫做副量子数或轨道角动量量子数,与电子所在的能级相关,它的值取决于主量子数n,并且可以取0到n-1之间的任何整数值。l表明了电子所在能级中的电子云形状以及轨道的角
算法与数据结构
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2024-10-20
Deep Learning Trends and Fundamentals
深度学习历史趋势
一、深度学习历史趋势
神经网络的众多名称和命运变迁:
早期发展:20世纪50年代末至60年代初,神经网络研究开始兴起,受到广泛关注。
第一次寒冬:1970年代,由于理论和技术上的限制,神经网络研究进入低谷期。
反向传播算法的引入:1980年代中期,反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。
第二次寒冬:1990年代中期,尽管有了突破性的进展,但由于计算资源和数据量的限制,神经网络再次遭遇挫折。
深度学习的复兴:21世纪初至今,随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新,深度学习迎来了爆发式的增长。
与日俱增的数据量:
互联
算法与数据结构
8
2024-10-31
Simple Oracle Learning Resources
Oracle学习资料,我学Oracle的时候记下来的,只有一部分!呵呵!仅供参考,大家一起进步
Oracle
8
2024-10-31