2NN

当前话题为您枚举了最新的2NN。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

解决2NN空白页面问题的有效方案
当用户访问2NN的web端时,可能会遇到页面空白的情况。为了解决这一问题,可以通过调整配置来确保Secondarynamenode页面正确显示相关信息。
ListView_ImageRecognition_MATLAB_NN
8.6 列表视图 在这一点上,列表视图应该很少介绍,但我们仍然要讨论可以与它们一起使用的属性。下面是我们的 to_do 任务 列表视图 的一个例子: todo.task
Hadoop NN & RM 高可用集群配置实战
Hadoop NN & RM 高可用集群配置实战 这份配置指南提供了搭建 Hadoop NameNode (NN) 和 ResourceManager (RM) 高可用集群的详细步骤。经过实践验证,确保配置准确无误,您只需根据实际环境修改 IP 地址即可直接使用。
单感知器学习NN工具外实现
感知器学习规则是:Wnew = Wold + e*p,其中e = t - a。更新权重和偏差,直至达到正确的输入目标。例如,对于AND门:P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20;[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);
基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑
基于MATLAB的1NN分类器实例选择与编辑 本项目提供MATLAB代码,用于编辑最近邻分类器 (1NN) 并进行实例选择。 主要功能: edit_greedy_tabu_search(Data, Labels, tabu_gap, verbose):应用贪婪禁忌搜索算法 (GTS) 为每个类提取一个原型。 edit_closest_to_centroid(Data,Labels):选择最接近质心的实例。 train_1nn(TrainingData, TrainingLabels,~):训练1NN分类器。 test_1nn(C,Data,Labels):测试1NN分类器性能。 voronoi_regions(prototypes, region2d, colour):绘制Voronoi图,展示原型和决策边界。 示例: Example_GTS 展示了如何使用GTS算法进行原型选择,并绘制原型和Voronoi图。 数据: 示例代码需要 Data2D5.mat 数据文件。
matlab代码按f5命令窗口-NN字符识别神经网络和反向传播
matlab代码按f5命令窗口执行,用于NN字符识别的神经网络和反向传播。
基于BP-NN算法的3D打印机粘合剂喷射最佳构建参数推荐系统
BJ参数推荐系统是一款基于BP-NN学习算法开发的Matlab应用程序,专门为粘合剂喷射式3D打印机设计。它能够帮助用户在打印前选择最佳的构建参数,以优化最终产品的性能特性。这个应用程序的开发经过多次实验验证,总结出了4个关键参数。
jl-mat2str2扩展的mat2str功能
Matlab的扩展mat2str功能。如果mat2str可以处理更多类型和形状而不仅仅是二维数字和字符串矩阵,那就太好了。jl-mat2str2库以mat2str2函数的形式为Matlab提供了扩展的mat2str功能。Matlab的mat2str仅适用于数字、字符串和字符,而mat2str2还支持单元格、日期时间和表格数组。它还支持超过2维的矩阵。mat2str2是mat2str接口的扩展,并且与它向后兼容。如果MathWorks愿意,我认为他们可以将这个功能整合到mat2str中,它会工作得很好。## 安装将jl-mat2str2发行版复制到您磁盘上的某个位置,并将其Mcode/目录添加到您的Matlab路径中。## 用法在数组上调用mat2str2,就像使用mat2str一样。
Alamouti编码2X2仿真(MATLAB)
这个仿真程序可以直接调用函数,按照Alamouti原始论文编写,支持双发双收系统的BPSK、QPSK和16QAM信号仿真,能够实时输出结果。
tensor_toolbox_2_6_v2.zip
下载 tensor_toolbox_2.6.zip 文件,包含 Tensor 工具箱的最新版本。该文件提供了多种功能强大的工具,帮助进行张量计算和操作。通过该工具箱,您可以高效地处理各种张量操作,支持多个维度的张量计算,适用于多种机器学习和数据分析任务。