深度实现

本项目基于MATLAB实现了深度典型相关分析，详细介绍了其实现过程和应用场景。

一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现，包括： label-smooth amsoftmax partial-fc focal-loss dual-focal-loss triplet-loss giou-loss affinity-loss pc_softmax_cross_entropy ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)

这篇文章介绍了一种新型腹部数据集上的皮肤分割深度学习技术，使用MATLAB编写的阈值分割源码。存储库提供了Mask-RCNN、U-Net和全连接网络的代码，专为对创伤患者进行腹部皮肤分割而设计。这些算法是自主机器人腹部超声系统的一部分，开发用于创伤评估的新技术。数据集包含1,400幅腹部图像，覆盖多种肤色和体重指数，以减少分割算法中的偏见。

DVBT2 流适配：MATLAB 实现与深度解析 本项目深入探索 DVBT2 流适配模块，通过 MATLAB 仿真，实现其核心功能，并提供详细的代码解析和算法解释。 主要内容包括： DVBT2 流适配原理概述 MATLAB 仿真程序实现 关键算法解析（例如：比特分配、星座映射等） 仿真结果分析与验证 通过学习本项目，您将能够： 深入理解 DVBT2 流适配的原理和技术细节 掌握 MATLAB 仿真工具进行数字电视系统建模 运用仿真结果分析 DVBT2 系统性能 为进一步研究和开发 DVBT2 系统打下基础 项目代码结构清晰，注释详细，适合通信工程、数字信号处理等领域的学习者参考。

本项目致力于解决使用未校准手持相机拍摄的焦距堆栈照片集时遇到的视差问题。通过图像对齐步骤，有效弥补了由于相机移动而导致的视差，快速生成相对深度图，最终产生视觉上令人愉悦的重新对焦照片。执行该算法只需在MATLAB中运行“ main.m”脚本即可，在“ results”文件夹中生成结果。修改代码顶部路径和图像数量以适应不同的照片集。

当前，机器学习和深度学习技术在特定领域得到广泛应用，尤其是MNIST手写数字识别。深度学习框架众多，各具特色，虽然工具只是辅助，却大幅简化了复杂的任务。通过matlab展示了一个基础的深度学习网络模型，不借助第三方库，逐步实现算法原理，深入理解每一步骤的实现过程。文章结合MNIST数据集，详细介绍了四层网络的设计，包括conv+relu+meanPool和conv。

作为大数据分析领域冉冉升起的新星，Spark不仅为分布式数据集处理提供了高效框架，更以其卓越的性能在实时、流式和批处理领域大放异彩，成为一站式解决方案的佼佼者。本书深入剖析Spark内核，以源码为基础，阐释其设计理念与架构实现，并对核心模块进行系统讲解，为性能优化、二次开发和系统运维提供理论支撑。此外，本书还结合项目实战，系统讲解生产环境中Spark应用的开发、部署和性能调优。

深入Spark内核 这份文档将带您深入探索Spark内核的奥秘，解析其架构设计与实现原理。我们将涵盖以下关键主题： Spark核心组件： 深入了解Spark的核心组件，例如RDD、DAGScheduler、TaskScheduler等，以及它们之间的协作方式。 内存管理： 探讨Spark如何高效地管理内存，包括内存分配策略、缓存机制和数据存储方式。 任务调度： 解析Spark的任务调度机制，包括任务划分、调度算法和容错处理。 Shuffle机制： 解密Spark Shuffle的工作原理，包括数据分区、排序和聚合等操作。 Spark SQL引擎： 了解Spark SQL的架构和优化技术，包括Catalyst优化器和Tungsten引擎。 通过这份文档，您将获得对Spark内核的全面理解，并能够更好地开发和优化Spark应用程序。

深度学习网络在高级可穿戴技术中心（CWAT）项目中取得了显著进展，特别是在降噪深度PPG信号方面。该项目专注于消除光电容积描记术（PPG）信号测量过程中的噪声伪影。我们采用了一个包含16个卷积层的完全卷积网络，以改进信号质量。Matlab代码已经优化，能够有效处理生物医学应用中的PPG信号。

深度优先搜索(BFS) 是一种用于搜索图或树数据结构中的节点的方法。这里，我们考虑一个具有 $n$ 个端点的无向图，编号范围为 [0, n)。每个节点最多拥有 4 条出边。边集 edges 定义为 {{n1, n2}, {n3, n4}, ...} 表示 n1 和 n2 之间，n3 和 n4 之间等存在边连接。给定起始节点 s 和目标节点 d，我们的任务是找出从 s 到 d 的最少边数。如果无法到达目标节点，返回 -1。此图中可能存在环，但不存在自环、重边，且图不一定是连通的。 实现思路 使用广度优先搜索 (BFS) 进行图遍历，依次访问图的每一层，确保找到最短路径。 创建一个队列记录待访问节点，维护一个数组记录每个节点的最短距离。 在遍历过程中，记录访问过的节点，避免重复搜索。 遍历所有出边，判断是否到达目标节点 d。 C++ 实现代码 #include #include #include #include int minEdgeBFS(int n, std::vector>& edges, int s, int d) { std::vector> graph(n); for (auto edge : edges) { graph[edge.first].push_back(edge.second); graph[edge.second].push_back(edge.first); } std::vector distance(n, -1); std::queue q; distance[s] = 0; q.push(s); while (!q.empty()) { int node = q.front(); q.pop(); for (int neighbor : graph[node]) { if (distance[neighbor] == -1) { distance[neighbor] = distance[node] + 1; q.push(neighbor); if (neighbor == d) return distance[neighbor]; } } } return -1; } 关键代码说明 Graph 构建：使用 graph 数组存储邻接列表。 初始化： distance 数组记录每个节点到起始节点的最短路径长度。 BFS遍历：节点出队后，检查每一个相邻节点。如果目标节点被访问，返回当前路径长度。 测试样例 int main() { int n = 5; std::vector> edges = {{0, 1}, {1, 2}, {2, 3}, {3, 4}}; int s = 0, d = 4; std::cout << "Minimum edges from " << s> 输出： Minimum edges from 0 to 4 is: 4 此实现的复杂度为 $O(n+e)$，适用于密集和稀疏图。