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 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。

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);

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。

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命令窗口执行，用于NN字符识别的神经网络和反向传播。

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。