DF-CNN

利用Matlab仿真分析了协作通信中AF与DF协议的误码率、误比特率与信噪比之间的关系，揭示了它们在不同条件下的性能特征。

天津大学机器学习与数据挖掘团队倾情奉献，带你探索 CNN 的奥秘，并通过 Caffe 深度学习框架进行实践。

很抱歉，DF2Root_76422.rar是一个压缩文件，但没有具体的描述来指示其包含的IT知识点。DF2Root可能与Android设备的根权限获取有关，root在安卓系统中指的是获取设备管理员的最高权限。在Android系统中，root允许用户对操作系统进行深入修改，包括删除预装应用、优化性能、安装自定义固件等，但同时也带来安全风险。DF2Root_76422可能包含用于解锁设备Bootloader、安装根权限管理应用（如SuperSU）及恢复镜像等文件。执行root操作前需备份个人数据，并了解潜在风险。此外，DF2Root_76422可能是软件更新，修复问题、提升性能或增加新功能。安装前需确保设备满足硬件软件要求，遵循安装指南。详细信息请提供DF2Root具体用途或适用设备。

基于Python3.7和Pytorch1.7.1 多分类，采用深度学习

图像分类实战：基于CNN的深度学习模型 本项目提供了一个用于图像分类的CNN模型源代码，展示了深度学习在计算机视觉领域的实际应用。项目亮点： 易于上手: 代码结构清晰，注释完善，适合初学者理解CNN原理和实践。 灵活配置: 用户可以根据实际需求，自由更换数据集或调整模型参数，进行个性化训练和优化。 拓展性强: 项目可作为学习起点，在此基础上进行扩展，应用于更复杂的图像分类任务。 快速开始 配置环境：安装Python、TensorFlow等必要库。 准备数据：选择目标数据集，并进行预处理。 模型训练：使用提供的代码进行模型训练，并根据需要调整参数。 模型评估：评估模型性能，并进行优化。 联系我们 如有任何疑问，欢迎交流讨论。

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

这些代码是基于卷积神经网络的水果图像处理示例，作为论文“卷积神经网络应用于水果图像处理的回顾”，Applied Sciences，10（10）：3443（2020）的一部分而实现的。展示了水果分类和质量控制示例的实现方法，同时使用预训练模型进行了转移学习。示例以简单方式演示了CNN模型的实现方法，并且代码已注释并提供了描述性信息。详情请阅读原论文，也可在我们的实验室LITRP网站上获取代码。

这个项目是我设计的，包含了GUI界面，功能完美运行，适合初学者和有经验的学生进阶学习。欢迎大家下载使用，具有高度的学习和参考价值。该资源适用于计算机、通信、人工智能和自动化等领域的学生、教师和从业者，可作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计的参考。对于具备基础能力的人士，可以在此基础上进行修改，实现不同的功能。

CNN源码Matlab Fast2D-3D面部跟踪使用CNN进行快速2D和3D面部跟踪。单击演示视频的图像，该视频由在CC0许可下发布的免费版权视频制作而成。消息演示视频已上传。我还在研究这个软件。很快就会上传。对于2D面部标志检测，我们使用WingLoss驱动的简单CNN-6模型。安装先决条件：MTCNN用于MTCNN的Caffe卷积神经网络，eos MATLAB > 2017a执照。

在Matlab中构建一个简洁的深度学习网络，用于对古日文字符进行分类。