代码学习

当前话题为您枚举了最新的 代码学习。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。

KTV项目代码供学习
这款KTV项目代码供大家学习参考
机器学习课程代码汇编
吴恩达机器学习编程作业(MATLAB实现) 林轩田机器学习基石课程编程作业(MATLAB实现) 吴恩达机器学习编程作业: 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业: 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20
吴恩达机器学习与深度学习:学习笔记与代码实现
本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念,代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业: 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现: 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写,帮助学习者理解算法的底层实现。
代码集合机器学习和深度学习相关项目演示
你可以在数据挖掘课程中找到不同算法的Python实现。教程语言为R。包含了从头开始使用网络爬虫实现的100多行基于NLP的IMBD搜索引擎,还包括线性回归、支持向量机、神经网络和时间序列分析。
基于深度学习的人脸匹配代码
汇总了深度学习领域中使用Theano、Keras、Torch7和TensorFlow实现人脸匹配的代码。欢迎对深度学习感兴趣的研究人员和开发者参考。
基于Matlab的表情识别迁移学习代码
迁移学习: Matlab表情识别代码
机器学习:课件、数据与代码资源
作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向,机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法,并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。
matlab无线通信的深度学习代码
2019年,PowerNet [MatconvNet]即将推出,介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外,温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外,AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后,还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。
在Matlab中使用ECC代码学习OpenCV
Matlab中使用ECC代码学习OpenCV是学习OpenCV的一种方法,提供了C++和Python示例。您可以在博客文章列表中找到详细信息。
matlab普氏分析代码异常检测学习资源
异常检测学习资源(也称为“异常检测”)是一个充满挑战但又令人兴奋的领域,识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。异常检测在多个领域中至关重要,如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。该资源库汇集了书籍、学术论文、在线课程和视频、离群数据集以及开源和商业工具包。此外,还涵盖了重要会议和期刊。更多项目将持续添加到该库中。欢迎通过打开问题报告、提交请求或发送电子邮件@()来建议其他关键资源。愿您享受阅读!