Caffe Implementation

Matlab阻滞增长模型代码 - 残留稠密网络（RDN）（Caffe）是基于论文实现的：“Y. Zhang, Y. Tian, Y. Kong, 等，2018。用于图像超分辨率的残留密集网络。CVPR，第2472-2481页。” 该实现要求的环境配置如下：操作系统: CentOS 7 (Linux kernel 3.10.0-514.el7.x86_64)CPU: Intel Xeon（R）E5-2667 v4 @ 3.20GHz x 32内存: 251.4 GBGPU: NVIDIA Tesla P4, 8GB软件:- Cuda 8.0（已安装Cudnn）- Caffe（需要matcaffe接口）- Python 2.7.5- Matlab 2017b 数据集:数据集与论文中提供的相同，读者可以直接使用或从提供链接下载。- 将“火车”目录复制到“ Caffe_ROOT / examples /”并将其重命名为“ RDN”- 将数据集准备到“数据”目录中- （可选）在Matlab中运行“data_aug.m”进行数据增强，命令示例：data_aug('data/')。 运行流程:1. 准备环境并安装所有依赖。2. 配置数据集路径并进行数据增强（可选）。3. 使用Caffe训练模型并进行图像超分辨率任务。4. 验证模型效果并进行结果分析。本实现展示了如何通过RDN模型提升图像超分辨率任务的性能，适用于需要高效超分辨率算法的计算机视觉应用场景。

Caffe 具有命令行、Python 和 MATLAB 接口，可用于日常使用、与研究代码交互以及快速原型制作。虽然 Caffe 的核心是一个 C++ 库并公开了一个模块化开发接口，但并非所有情况都需要自定义编译。cmdcaffe、pycaffe 和 matcaffe 接口可以满足你的需求。

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。

Caffe在Windows操作系统上的Matlab接口是深度学习领域中一个重要的工具。它提供了便捷的方式，使得研究人员和开发者能够在Matlab环境中利用Caffe进行高效的深度学习实验。

Caffe的全称是Convolutinal Architecture for Fast Feature Embedding。其核心开发语言为C++和CUDA，支持命令行、Python和MATLAB接口。此外，Caffe支持CPU和GPU执行，单机多卡并行，但不支持多机并行。依赖库包括MATLAB、OpenCV、Python、Anaconda、Boost、gflags、glog、leveldb/lmdb、protobuf、hdf5、snappy、MKL、OpenBlas以及AtLas。Caffe使用Protobuf文本格式定义Solver、Net和Layer，相关的文本格式定义在caffe.proto文件中。

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

维特比解码 MATLAB 代码的 Materl Viterbi 解码器算法的实现。维特比算法 作为 卷积码 的最大似然（ML）解码技术而闻名。在 (n, k, m) 维特比解码器 中，路径存储单元负责跟踪与由路径度量单元指定的尚存路径相关的信息位。二进制卷积码 由三元组 (n, k, m) 表示，其中每当接收到 k 个输入位时，就会生成 n 个输出位。k 是输入序列的数量（因此，编码器由 k 个移位寄存器组成），m 表示必须存储在编码器中的先前 k 位输入块的数量。维特比解码器通常基于ASIC，因此在路径存储器的大小上具有上限。为节省路径存储器，提出了一种新颖方法，成功开发了许多使用该路径存储器的回溯式维特比解码器。这表明，使用这种高效存储路径的维特比解码器需要较小的芯片面积，并且在不损失解码性能的情况下实现了更快的解码时间。利用这种新颖路径存储器的维特比解码器可节省 20% 的 (n, 1, m) 码存储，节省 20% 的普通 (n, k, m) 码，而不会降低解码性能。新型路径存储器还具有类似的提高的解码性能。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

function output_frame = demodulation1(input_modu, index) % demodulation for IEEE802.11a % Input: input_modu, complex values representing constellation points % index % Output: output_frame, output bit stream (data unit is one bit) % In this version, increase the quantilization levels into 8. % note: MATLAB index starts from 1 Q_length=length(input_modu); QAM_input_I = real(input_modu); QAM_input_Q = imag(input_modu); output_frame = zeros(1,length(input

随着社会信息量的与日俱增，作为信息存储的主要媒体之一的图书，其数量、规模比以往任何时候都大。无论个人还是图书管理部门，都需要使用方便而有效的方式来管理自己的书籍。在计算机日益普及的今天，采用一套行之有效的图书管理系统来管理书籍，将极大地方便用户。对于图书管理部门而言，以前单一的手工检索已不能满足人们的需求，因而需要有效的图书管理软件。该系统需具备完善的数据管理方式，具备高效、便捷的数据操作优势。系统应使用强大的数据库软件开发工具，确保在DOS、WINDOWS等操作系统上有良好的可移植性。此外，系统可通过访问权限控制及数据备份功能，确保数据的安全性。本系统采用Java Swing技术，以SQL SERVER 2000作为数据库，在Eclipse环境下实现图书管理系统。其功能完善、性能稳定，响应速度令人满意，且界面友好。