黄金代码序列

CDMA技术在黄金代码的支持下得到了发展。黄金序列是其关键组成部分，帮助实现数据传输的安全和可靠性。

包含脚本和程序，允许修改脚本条件或在其他函数中调用。2. 自带图形显示功能。3. 注释简明易懂。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

Oracle黄金税务用户指南是关于如何使用Oracle黄金税务软件的详细说明。这本指南包括了安装、配置和操作Oracle黄金税务系统的所有必要步骤和功能。用户可以通过这份指南学习如何有效地管理税务流程，并利用Oracle黄金税务的强大功能来提升企业的税务管理效率。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

个人能力有限，欢迎志愿者加入，共同完善大数据学习路线。路线包括Python、Java、C++等编程语言的学习，数据处理工具如NumPy、Pandas、Matplotlib的应用，以及模型评估、不平衡数据处理、序列数据分析、高维数据处理等内容。还涵盖CTR模型优化、NLP特征工程、Pyspark爬虫、云GPU使用等技术领域。项目实施中将涉及TensorFlow、Spark、Docker等工具的使用，同时包括深度学习模型的实现与优化，以及计算机视觉和语音识别的应用。欢迎访问GitHub查看IPython Notebook文件、制作流程图，或使用GitBook编写手册，收集各类文档和神经网络训练场的实验。通过神经网络可视化和MNIST可视化，加深对隐藏层可解释性的理解。还包含数据集搜索工具及计算机专业课程。

黄金分割法MATLAB代码文件PNLM: 修剪非局部均值是我在IISc Bengaluru电气工程系根据论文完成的项目。修剪非局部均值（PNLM）是一种去噪算法，通过黄金分割搜索计算，在非局部均值计算中丢弃低于特定阈值的小权重。在实验中，该算法表现良好，附带的演示文件证明了其有效性。演示采用mex代码编写，比MATLAB代码更高效。详细使用说明已包含在演示文件夹中。Mex代码结合了C和MATLAB，提高了执行效率，特别适合需要快速执行的应用。要运行mex文件，请确保安装了与您的MATLAB版本兼容的MinGW编译器，并进行相应的设置。

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。