2022-2023年度必备宇宙最全Windows系统软件清单

【信息科学与工程学】【产品体系】第三十九篇 IT产品系列需求01 互联网行业的需求 经过多轮补充,现整理出覆盖存储、网络、计算、安全、数据治理、AI治理、物联网/工控、管理与经营​ 八大领域的完整需求目录,共60条​ 详细需求。 阅读详情

作为PC端的第一生产力工具,相信对于绝大部分人来说,Windows系统是一款不可替代的产品。既然如此,Pytrick今天就拿出珍藏多年的压箱底宝贝无偿分享给各位,给大家逐一介绍下这些体验一级棒的应用软件。

Snipaste

Snipaste是一款简单但强大的截图工具,也可以让你将截图贴在屏幕上!下载并打开 Snipaste,按下 F1 来开始截图,再按 F3,截图就在桌面置顶显示了。

  1. 强大的截图功能
  • 支持自动检测界面元素区域
  • 支持像素级的鼠标移动控制、截图范围控制
  • 支持取色器(试试F1,C,F3)
  • 支持历史记录回放(,/.)
  • 支持多屏
  • 支持高分屏

  1. 把图片作为窗口置顶显示
  • 支持将剪贴板中的图像、纯文本、颜色信息、图像文件等一键转为图片
  • 支持一系列丰富的图片窗口操作
    • 缩放 (鼠标滚轮 或者 +/-)
    • 对于 GIF 图片则是加速/减速
    • 旋转 (1/2)
    • 对于 GIF 图片则是 上一帧/下一帧
    • 镜像翻转 (3/4)
    • 设置透明度 (Ctrl + 鼠标滚轮 或者 Ctrl + +/-)
    • 鼠标穿透 (X, 取消则按 F4)
    • 缩略图 (Shift + 双击)
    • 图像标注 (空格键)
    • 隐藏 (左键双击)
      …
  • 取色 (Alt)
  • 文件拖放
  • 贴图分组
  • 自动备份、恢复

  1. 方便地标注图像
  • 提供丰富的画图工具,包括矩形、椭圆、线条、箭头、铅笔、马克笔、文字等;
  • 具备高级标注工具,包括马赛克、高斯模糊、橡皮擦
  • 支持撤销、重做


此外,Snipaste还支持用户自定义设置,包括主题色、界面字体、通知栏图标等,你可以自由设置快捷键,怎么舒服怎么用。关键这还是一款非常非常轻量的软件,几乎不占用个人电脑资源,强烈推荐使用!

火柴

还记得那个绚丽缤纷的视频桌面吗?
没错,就是它,就是那个大明湖畔的火萤。
如今,它为大家带来一款体验独特的软件——火柴。

半亩方塘一鉴开,天光云影共徘徊。
简洁的外表下,火柴蕴藏着丰富而又强大的功能。
使用起来超级简单,只需简单三步。

  1. 双击 ctrl,呼出的不仅仅是火柴,更是高效学习、办公的得力助手。

Ctrl+Ctrl

  1. 点击 Tab 键,切换本地搜索 / 网络搜索

Tab

  1. 输入框为空时,点击空格键,局域网聊天

Space

你以为到这里就结束了吗?
No,No,No,too young too sample!
火柴还提供及其丰富的内置插件扩展功能,简直就是一个打十个:

  • 忘记文件位置了,双击ctrl,高速引擎加成火柴会毫秒级响应助你快速定位到文件所在位置;

  • 忘记单词了,双击ctrl,会8种语言的火柴会为您提供实时翻译建议;

  • 想要网络搜索,双击ctrl,集多搜索引擎的火柴会为您呈现优化的搜索结果……

诸多功能,尽在火柴这“方寸之间”。什么,素颜的火柴不够炫酷?
打开皮肤中心,上百款精美皮肤供你选择。明星、风景、二次元,总有一款适合你。

除此之外,震撼的2.0带来了 WiFi 逆天功能。
只要在一个 WiFi 下,单聊、群聊随便聊;
如果对方不理你的消息,那也没关系,霸他!
利用 WiFi 的特性,还可以实现“文件秒传”,再大的文件都秒速传完。心动不如行动,赶紧安装起来把!

火柴

题外话,如果大家只需要一个简单的电脑文件快速搜索助手,可以下载 WoX,一款简单易用的 Windows 启动器。 它是 Alfred 和 Launchy 的替代品,下面给大家展示下它的效果图:

WoX

PotPlayer

PotPlayer ,毫不夸张的说,它是目前为止为数不多用心在做的免费全能视频播放器。

PotPlayer

  1. 强大的引擎加速
  • 支持 DXVA, CUDA, QuickSync 等等,以最少的资源制造最华丽的表现;
  • 在原有配置下体验最佳的性能。
  1. 支持 3D 影像
  • 支持大量不同型号的 3D 眼镜,可扩展电视和电脑;
  • 支持 Side by Side, Top and Bottom, Page Flipping 等输出形式。
  1. 支持多种字幕文件
  • 支持文字字幕SMI,SRT,Vobsub(DVD)``,蓝光SUP`字幕等多种字幕资源;
  • 支持 ASS/SSA 动画以及SMI ruby tag。
  1. 支持多种编解码器
  • 使用时,无需再麻烦地安装各种全能编解码器
  • 支持OpenCodec,用户自定义添加需要的编解码器。

此外,PopPlayer还支持许多高级功能:

  • 多个文件一次性读取,流畅播放。
  • 间段截图方便快速切换到不同场景。
  • 特定场景添加并管理书签、章节功能。
  • Direct3D9 Ex Flip Mode, Overlay 功能。
  • 其它硬件设备播放(DVD、 TV、 HDTV)。

PotPlayer-GUI

Typora

Typora 是一款笔者个人超级钟意的Markdown文档编写工具,整个软件的界面感非常简洁,可以边写边预览实时编排效果,同时支持自定义主题。

Typora

  • 图片

写入时显示图像,而不是图像的文本

  • 标题

支持各级标题

  • 列表

支持有序、无序和任务列表

  • 表格

强大的表格插件

  • 代码

高亮显示,支持多种丰富CSS主题样式

  • 数学

支持Latex公式

  • 图表

从文本表示中绘制图表

  • 样式

对文本应用丰富的样式

  • 其他

支持引用、TOC等其他丰富的功能

AutoHotkey

AutoHotkey是一款适用于 Windows 的免费开源脚本语言,允许用户轻松地为各种任务创建小到复杂的脚本,例如:表单填写、自动点击、宏等。

通过AutoHotkey,用户能够通过自定义脚本实现很多快捷、自动化操作,乃至创建图形界面程序,而且占用资源极小,是一个能够高度自定义、可用性极高的工具。

AutoHotkey

其实,这款软件说明了就是,你将需要的功能打包成一个热键,当你点击或触发这个热键时,它就会秒速响应你的请求并返回设置好的功能或结果给你。

Hotkey

Internet Download Manager

Internet Download Manager,简称IDM,是国外的一款优秀下载神器,同时也是一款共享软件。

  • 下载速度快而稳

IDM下载文件的速度之快会让你惊叹不已,同时还支持修复因连接丢失、网络问题、计算机关机或意外断电而中断并恢复中断的下载。

  • 强大的下载引擎

IDM使用独特的算法以最快的方式接收互联网数据。由于其创新的动态文件分段技术,IDM将始终加速下载。与其他下载管理器和加速器不同,IDM在下载过程中动态地对下载的文件进行分段,并且它可以重复使用可用连接而无需额外的连接和登录阶段,以实现最佳的加速性能。

  • 支持所有流行的浏览器

IDM可以无缝集成到Google Chrome、FireFox、Microsoft Edge等主流的浏览器中,为用户提供多元化的需求。

  • 支持一键下载选定的文件

当在浏览器中用鼠标选择多个链接时,IDM将显示相应的下载按钮,方便用户使用。

  • 内置调度程序

IDM可以在设定的时间连接到Internet,下载你想要的文件,完成后断开连接或关闭计算机,方便用户管理。

Bandizip

Bandizip是一个强大的多功能压缩文件管理工具,可提供非常快速的解压缩速度和其他各种实用功能。这是一款完全免费的软件,当然官方也提供相应的付费版本解释更多的实用功能。

Bandizip支持的主要免费功能有:

  • 支持的操作系统 Windows 7/8/8.1/10/11 (32bit/64bit/arm64)
  • 集压缩/解压/浏览/编辑为一体的压缩包管理器
  • 可以提取包括 RAR/ISO/7Z/ZIP 在内的 30 多种格式
  • 可以创建拥有密码和压缩分卷的压缩包
  • 支持多个的处理器核心进行高速的解压缩操作
  • 对 Windows 11 上下文菜单的支持

对于有更高阶需求的用户,Bandizip支持的付费功能主要有:

  • 可以帮助你高效的管理压缩包的密码

密码管理器

  • 分析损坏的 ZIP 压缩包并尽可能修复损坏的压缩包

修复压缩包

  • 使用暴力破解的办法,完成对压缩包密码的恢复

恢复密码

  • 在不解压的情况下查看压缩包中图片的缩略图

压缩包内图片预览


Bandizip目前支持的压缩格式:

支持ZIP, 7Z, EXE, TAR, TGZ, GZ等常见格式

修改ZIP文件 (添加/删除/重命名)

支持最高提升6倍速的多核解压缩技术

支持创建加密的压缩包

支持AES256文件加密算法

支持对4GB以上大小的文件进行压缩

ZIP格式的文件名支持Unicode以及MBCS编码

支持创建ZIP/7Z格式的多卷压缩包

Bandizip目前支持的解压缩格式:

支持7Z, ACE, AES等

可以轻松地查看压缩包的文件列表

可以只提取选定的文件,同时还支持拖放解压

支持ZIP和RAR格式压缩包的注释

支持对TGZ/TBZ格式进行快速提取


对于Windows 11用户来说,其实还有另外一款不错的文件解压缩工具——NanaZip。相比其他解压工具,NanaZip虽然并没有太多强大的功能,但是其对于Windows 11有着很好的支持。

NanaZip

Billfish

Billfish

Billfish是一款颜值超高的完全免费素材管理工具,具备强大的本地安全机制,让你可以放心的收集整理各类素材;云端内容加密存储,无需担心第三方侵犯隐私。

Billfish能够帮你打造一个高效、安全、可靠的素材库,具备灵感收集、素材整理、高效查找和云端存储四大特性。

一、具备灵活的操作空间

  • 支持一键拖拽收藏图片
  • 支持一键批量收藏
  • 支持滚动截长图
  • 支持自定义区域截图

二、提供完备的功能支持

三、支持多种文件格式预览

DeepL

DeepL

DeepL号称是全世界最精准的机器翻译工具,于2017年8月由DeepL GmbH公司推出的翻译服务,支持汉语、英语、德语、法语、日语、西班牙语、意大利语、荷兰语及波兰语等各语种之间的翻译。

DeepL利用神经网络训练翻译能力,通过先进的人工智能技术结合提供无以伦比的翻译准确性。DeepL的神经网络能够捕捉最细微的差别,并在翻译中体现,这是不同于其它翻译软件的地方。同时,DeepL为用户提供了以下功能:

  • ♾️ 无限量文本翻译
  • ➕ 更多文档翻译数量
  • 📂 更大容量文档翻译
  • 🔒 最大化数据安全
  • 📕 额外术语表
  • 💼 正式及非正式语气功能
  • 💻 CAT工具整合

OneNote

![OneNote](https://files.mdnice.com/user/36
801/d2ed1dac-e01e-420b-9b86-5883a0c54260.png)

OneNote应该算Windows系统下综合评价非常高的笔记应用。

OneNote的编辑功能不仅非常强大,而且和其它Office套件一脉相承,这也意味着它非常容易上手,小白用户几乎不需要学习成本。

此外,OneNote软件整体的界面排布非常类似于一本高颜值的书,书中有章,章下有节,节下有页。因此,用户可以利用这种树状的层级结构最笔记的分类管理,逻辑层次异常清晰。


当然,OneNote也有一些不好的地方,比如云同步容易失效,而且每次都需要微软账号登录,这对于国内用户来说并不是那么方便。因此,小编也为大家提供另外一款笔记神(备)器(胎)——Notion。

Notion

Notion是一款集多功能于一体的真香笔记软件,其支持表格、看板、日历等多种记录方式,方便用户随时随地搭建自己的知识管理库。

Notion还支持自定义用户笔记结构和界面,同时可以将一些自定义字段保存为模板,方便后期快速复用。

光影魔术手

光影魔术手是一款非常好用的图像处理工具,具体非常强大且丰富的功能。

光影魔术手

光影魔术手具备以下六大功能特性:






剪映

剪映是抖音集团出品的一款全能易用型桌面端视频剪辑软件,其寓意是——轻而易剪,上演大幕。

  • 支持手机、平板和电脑三端协同操作,真正实现走到哪,剪到哪。

  • 剪映集成了非常丰富的AI功能,可以让小白用户秒变剪辑大神。

  • 剪映同时还提供了海量素材,为创作者提供无限精彩。

Mathpix

Mathpix
Mathpix应该是迄今为止最方便、最好用、最准确的数学公式识别神器,支持一键拉取截图,秒级给出识别结果,同时支持一键将对应的Latex公式复制到剪切板。

  • 支持多端下载
  • 支持创建、搜索和导出PDF文件
  • 支持将手写内容转换为可编辑的Markdown文档

    然而,遗憾的是,现在好像随着用户数激增,官方有点膨胀需要收费了。但是,网上还是提供了相应的免(破)费(解)版供大家使用,不过对于使用频率不高的童鞋可以正常使用正版,目前提供有限次数的使用权。

Mendeley

Mendeley是一款超级好用的免费科研参考文献管理工具,支持多端云同步和分组管理,支持存储、组织、注释、共享和引用参考文献和研究数据,包括:

  • 自动生成书目
  • 与其他研究人员在线轻松协作
  • 从其他研究软件轻松导入论文
  • 根据您正在阅读的内容查找相关论文
  • 从任何地方在线访问您的论文

Mendeley

Notepad++

Notepad++是一款完全免费的源代码编辑器,支持多种编程开发语言。Notepad++底层是用纯C++编写的,同时结合纯Win32 API和STL,保证了更高的执行速度和更小的程序内存。通过在不损失用户友好性的情况下尽可能多地优化程序运行效率。

Notepad++

注意:目前官网需要VPN(翻墙)才能访问,大家可以使用以下链接下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1MOnw5rwLlF2dJtjox_PppQ?pwd=rzne
提取码:rzne

Picasa

Picasa是谷歌旗下的一款非常好用的轻量级图片浏览工具。

Picasa

相信大部分日常浏览电脑图片都会使用Windows自带的照片浏览器工具,这款工具不说功能单一,其打开的速度也非常慢,总之使用体验非常差,特别是当你用过Picasa之后。

除了日常的图片浏览功能外,Picasa还支持图片聚类功能,可以非常轻松的帮我们把属于同一类的图片自动归档为一个相册。同时,它还支持给每张照片加上标签,毫秒级搜索响应。

遗憾的是,目前谷歌将全部功能移植到谷歌相册去了,本产品也不再开发维护和提供下载。想要尝鲜的小伙伴可以点击以下链接下载。

链接:https://pan.baidu.com/s/151lPv6AfDeUCIXu2pFs3FA?pwd=s1ff
提取码:s1ff

如果觉得麻烦的话,小编同样推荐另外一款轻量级的图片浏览工具——HoneyView

HoneyView

HoneyView支持的主要功能有:

  • 轻量而快速
  • 可以显示包括 GPS 信息在内的 JPEG 格式的 EXIF 信息
  • 对图像格式进行批量转换和调整大小
  • 支持显示 GIF 和 WebP 动图
  • 无需解压即可直接查看压缩包中的图像

HoneyView支持的主要格式有:

  • 图像格式: BMP, JPG, GIF, PNG, PSD, DDS, JXR, WebP, J2K, JP2, TGA, TIFF, PCX, PGM, PNM, PPM, BPG
  • Raw 图像格式: DNG, CR2, CRW, NEF, NRW, ORF, RW2, PEF, SR2, RAF
  • 动画图像格式: Animated GIF, Animated WebP, Animated BPG, Animated PNG
  • 无需解压即可直接查看压缩包中的图像: ZIP, RAR, 7Z, LZH, TAR, CBR, CBZ

PicGo

PicGo是一个用于快速上传图片并获取图片URL链接的工具,也就是我们常说的图床。

PicGo

  • 支持拖拽图片上传
  • 支持快捷键上传剪贴板里第一张图片
  • 支持右键图片文件通过菜单上传
  • 支持自定义复制到剪贴板的链接格式
  • 支持丰富的插件系统
  • 支持通过发送HTTP请求调用

MobaXterm

MobaXterm是一款强大的远程桌面连接控制器。

MobaXterm

  • 支持多标签管理

MobaXterm tabbed terminal

  • 支持多平台访问

  • 支持远程服务器连接

  • 支持端口转发

Beyond Compare

Beyond Compare是一款非常好用又万能的文件对比工具。

  • 文件比对

  • 进制比对

  • 图片比对

ReNamer

ReNamer是一款非常强大和灵活的文件重命名工具,它提供了所有标准的重命名程序,包括前缀、后缀、替换、大小写更改,以及删除括号内容、添加数字序列、更改文件扩展名等。此外,ReNamer还支持正则表达式和PascalScript规则,允许用户编写自己的重命名规则。

ReNamer

程序允许用户将多个重命名操作组合为一个规则集,以逻辑顺序应用每个操作,这些操作可以在程序中保存、加载和管理。

Xmind

Xmind是一款全功能的思维导图和头脑风暴软件。

Xmind

  • 支持大纲模式撰写

  • 支持个性化样式定制

  • 支持结构化呈现想法

鱼骨图

时间轴

组织结构图

树型表格

ScreenToGif

ScreenToGif是一款非常棒的免费开源GIF录制软件,可用于屏幕和摄像头录制,同时支持GIF逐帧编辑。

ScreenToGif

HandBrake

HandBrake是一款纯免费开源的视频转换工具,支持多平台运行。

HandBrake

HandBrake提供非常丰富的功能:

  • 支持MP4、MKV和WebM等常用视频格式导出;
  • 支持H.264/H.265、MPEG-2/MPEG-4、Theora等视频编解码器;
  • 支持视频尺寸、滤镜、音频、字幕等内容的处理;
  • 支持硬件加速、批量转换等功能。

Bitwarden

Bitwarden是一款非常好用的密码管理神器。现如今,每个人手头上或多或少都有不少密码需要管理,借助Bitwarden可以帮助我们管理这些常用的密码,避免日常密码找不回的窘况。

Bitwarden

Bitwarden支持多端同步,双重认证的功能,同时还能为用户提供安全报告分析等。

Twinkle Tray

Twinkle Tray是一款简洁易用的显示器亮度调节工具。

Twinkle Tray

想象一下,平常你是如何调节屏幕亮度的?相信99%的人一定是靠摸索着笨拙的屏幕按键,试了老半天才费劲的找到屏幕亮度的调节按钮。现在,有了Twinkle Tray之后,你会发现任务栏里多了一个亮度调节图标,我们可以通过进度条的方式调节亮度。此外,它还支持特定的时间自动调节亮度,无需用户手动设置。

Geek Uninstall

Geek Uninstall是一款高效快速,小巧便携,完全免费的程序卸载神器。

Geek Uninstal

Geek Uninsta不仅可以帮我们清理掉一些顽固软件(如360这种流氓软件),同时还可以最大限度清理电脑垃圾缓存。

Ditto

Ditto是一款非常易用的Windows剪贴板历史查找软件。

Ditto

Ditto具备以下特性:

  • 易于使用的界面
  • 搜索并粘贴以前的副本条目
  • 保持多台计算机的剪贴板同步
  • 数据在通过网络发送时被加密
  • 从托盘图标或全局热键访问
  • 通过双击、输入键或拖放来选择条目
  • 粘贴到除标准复制/粘贴条目之外的任何窗口
  • 在列表中显示复制图像的缩略图

Microsoft To Do

MTD是微软公司出品的一款待办事项列表应用管理工具。

MTD

  • 智能规划器

  • 在线管理表

  • 多任务管理

Folder Colorizer

Folder Colorizer是一款免费的文件夹美化管理工具。

Folder Colorizer for Windows

Folder Colorizer支持多平台下载,对于Mac用户来说其支持的样式会更丰富些。

Folder Colorizer for Mac

目前该软件是付费的,大家有需要的话可自行上网搜索绿色版下载。

Coverview

Coverview是一款免费的在线封面图制作工具,用户只需填写文字和选择样式即可快速制作出漂亮的图片,同时支持颜色、字体、图标和图案自定义。

Coverview


好了,今天的分享差不多就到这里了,后期将为大家分享下好用的Mac系统必备软件清单和谷歌浏览器必备插件,敬请期待。如果觉得有所收获,赶紧点赞、收藏并分享给你身边的小伙伴吧!更多精彩内容,Welcome to focus on wechat:Pytrick.

64位Windows系统必备:微软常用运行库合集安装包 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:微软常用运行库合集是Windows系统中运行多种应用程序的基础,专为64位系统设计。合集包括了Microsoft Visual C++ Redistributable、.NET Framework、DirectX等多个关键组件,是确保软件兼容性和系统稳定性的重要工具。通过安装这个合集,用户可以解决程序运行错误,并享受更加流畅的用户体验... 阅读详情

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DevExpress中使用BandGridView实现复合(多行)表头、设置多行表头背景颜色、表格边框颜色

一、实现效果 二、 实现方法 2.1、创建复合表头 ①将创建的GridControl下的GirdView1转化为BandGridView类型; ②创建需要展示的列(指定列的名称【Name】、描述【caption】、数据字段名称【FieldName】) ③绑定列实现复合表头。 注意:如果复合表头有多行,则需要设置新增Band的Row Count,然后设置【Band properties下的AutoFillDown=false】 详细操作如下: 注意:如果要隐藏表格的设计字段内容,则需.

提供C#相关开发 、云计算、运维测试、网络安全相关技术分享与服务,有意向可联系。 2896

windows运行库合集(windows必备运行库)

WinRT包含了大量的通用API,可以让开发者使用多种编程语言(如C++、C#、JavaScript等)编写出具有高度可移植性和跨平台性的应用程序,包括桌面应用、移动应用和Web应用等。WinRT的应用程序运行在一个安全的沙盒环境中,有助于提高应用程序的安全性和稳定性。Windows运行库(Windows Runtime,简称WinRT)是微软为Windows 8及以上版本推出的一种新的应用程序框架,它采用了基于COM的API调用方式,并使用了新的应用程序打包和分发方式。

欢迎来到鸾姝淡月博客,专为程序员和编程爱好者打造的技术博客。我们分享编程语言趋势、开发工具、编程哲学、职业发展等,助你掌握新技术,优化技能,激发编程热情。 5010

【06】新国都——新国都 嵌入式笔试,校招,题目记录及解析

本文总结了新国都嵌入式校招笔试题目及解析,内容涵盖C语言基础、Linux系统、数据结构与算法等多个方面。主要包括:1)不定项选择题10道,涉及字符串常量、蓝牙与GPRS区别、编译错误识别等;2)判断题10道,考察Linux权限、循环控制、内存管理等;3)填空题5道,包括编码计算、逻辑运算、宏定义等;4)简答题2道,解析全局变量引用和进程线程区别。题目难度适中,重点考察嵌入式开发基础知识和编程能力,并提供详细解析和扩展知识链接,对准备嵌入式相关笔试具有参考价值。

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 1435

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

软件篇 Microsoft To Do – 优秀的清单软件

在砸了两亿美金收购奇妙清单之后,微软在几年前推出的这款全新的任务清单工具——Microsoft To Do。这款软件已经成为免费任务清单工具里很优秀的一款工具,你可以在你的 Windows 10/11、苹果、安卓,以及网页端同时使用这款软件。 生草测评 外观 8分 Microsoft To Do 的设计与其他的设计一样,简洁明了。之所以打8分是因为不符合我的胃口(bushi)。顺便一提,安卓版的微软应用登录页面似乎不统一,有些好看有些不好看。Microsoft To Do 可以媲美一些付费的TODO应用。

ExtraordinaryStarlab的博客 4778

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Pytrick
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