- 博客(25)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【无标题2】
与其他技术的互动/对比：MLP是最基本的神经网络结构，适用于各种任务，但可能不如特定于特定任务的网络架构，如CNN或RNN。与其他技术的互动/对比：与传统的全连接神经网络相比，CNN能够更好地保留空间结构信息，通常在图像和视频处理任务中表现更好。主要特点：卷积神经网络主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像。与其他技术的互动/对比：与CNN相比，RNN更适用于处理有序列结构的数据，而不是空间结构的数据。与其他技术的互动/对比：与基本的RNN相比，LSTM能够处理更长的序列和更复杂的依赖关系。
2023-10-09 15:09:49
129
原创 【无标题】
DQN是DRL的其中一种算法，它要做的就是将卷积神经网络（CNN）和Q-Learning结合起来，CNN的输入是原始图像数据（作为状态State），输出则是每个动作Action对应的价值评估Value Function（Q值）。我们在训练模型的时候，通常先对卷积层进行随机的初始化，然后不断迭代卷积核和偏差。二维卷积层输出的二维数组可以看做是输入在空间维度上(宽和高)上某一级的表征，也叫特征图(feature map)。卷积窗口形状为 p × q 的卷积层称为 p × q 卷积层。
2023-10-07 21:21:44
113
原创 C++学习（12）类和对象 — — 对象特性
构造和析构函数会被编译器自动调用，完成对象初始化和清理工作。对象的初始化和清理工作是编译器强制我们做的事情，因此如果我们不提供构造和析构，编译器会提供。因为如果写在test01中，则函数被调用后就被释放了，但是写在main函数中，return 0之前就还只是被调用，还没释放。构造函数：初始化，主要作用在于创建对象时为对象的成员属性赋值，构造函数由编译器自动调用，无需手动调用。析构函数：清理（不及时清理，会造成安全问题），主要作用在于对象销毁前系统自动调用，执行一些清理工作。按参数：有参构造和无参构造。
2023-06-19 16:05:39
159
原创 C++学习（11）类和对象 — — 封装
本节知识好像打开了新世界的大门，，，C++认为，万事万物皆为对象，对象上有其属性和行为具有相同性质的对象，可以抽象为类（人为人类，车为车类）
2023-06-08 11:32:22
282
原创 C++学习（9）程序的内存模型和引用
C++核心编程：本阶段主要针对C++编程技术做详细讲解，探讨C++中的核心与精髓。【来源：黑马程序员 C++课程 B站】打卡：2023.5.24 学到新阶段了。
2023-05-24 15:37:42
103
原创 C++学习（8）通讯录管理系统
（1）添加联系人：添加信息包括，姓名、联系电话、年龄，上限1k人；（2）显示联系人：显示通讯录中所有联系人的信息；（3）删除联系人：按照姓名删除指定联系人；（4）查找联系人：按照姓名查看指定联系人；（5）修改联系人：按照姓名修改指定联系人；（6）清空联系人：清空通讯录中的所有信息；
2023-05-17 13:22:39
66
原创 C++学习（7）结构体
struct 结构体名称（结构体成员列表）定义结构体： struct Student {int age;int score;通过结构体创建变量的方式有三种：(1) struct 结构体名 变量名(2) struct 结构体名 变量名 = {成员1值，成员2值，…}(3) 定义结构体时顺便创建变量通过结构体创建变量：(1) struct Student s1;给s1的属性赋值：s1 . mame = "张三";使用的话需要新加 #include < string > 的头文件。
2023-05-10 18:22:40
372
原创 C++ 学习（5）函数
定义一个函数：具有加法功能，可实现两个整型的数据相加，并返回。如果函数不需要返回，声明可以写作void，返回值可以就写return;者不写。int add(int a , int b) //括号内的参数是形参 {return sum;int m = 10;//实参 int n = 3;return 0;交换数值函数cout
2023-05-03 15:21:08
112
原创 C++学习（3）
的输出不会换行，在输出后“请按任意键继续”会紧跟其后。goto语句，如果标记的语句存在，执行到goto语句时，会跳转到标记位置。【注意点：goto FLAG后面加的是分号，但是FLAG后面加的是冒号】continue：跳过本次余下未执行的语句，继续执行下一次循环。再加上[ cout
2023-04-24 16:00:37
60
原创 MATLAB R2021b(10)
在LabVIEW中调用M文件借用 Matlab Script通过Labview中的Matlab Script直接编写Matlab脚本，实现算法的调用。缺点：算法如果极其复杂，这套流程根本就没法走通，对一些简单的Matlab脚本可以适用。举例1：（1）打开labview的VI（2）在mathematics>>scripts&formulas>>script nodes里选择matlabscript放入程序框图（中文版：数学>>脚本与公式>>脚
2022-04-21 10:18:51
1454
原创 MATLAB R2021b(09)
MATLAB帮助中心 - nprtoolMATLAB帮助中心 - 使用浅层神经网络对模式进行分类参考文章神经网络模式识别工具nprtool（1）算法：nprtool 引导您使用一个具有 sigmoid 输出神经元的两层前馈 patternnet 网络求解一个模式识别分类问题。（2）使用浅层神经网络对模式进行分类要以交互方式构建和训练深度网络，请使用深度网络设计器。①命令行输入 nprtool 打开神经网络模式识别模块。②导入数据，选择示例数据里的 玻璃。比例是，70，15，1.
2022-04-03 23:17:22
2143
原创 MATLAB R2021b(08)
将MATLAB结果导入Excelxlswrite 参考原文（1）利用Matlab中的 xlswrite( ) 函数，例如：A=[1 2 3 4 5];xlswrite('表格.xls',A);最后会输出一个名叫“表格”的Excel文档，打开后显示：语法格式：xlswrite(‘filename’,A,sheet,‘xlrange’)filename 为导出输入的文件夹名称，例如 abcd.xls；A 为所需要导出数据（通常为数组或矩阵名）；sheet 为 Excel文件的工作表（可
2022-04-01 17:27:54
578
原创 MATLAB R2021b(07)
详细原文介绍：神经网络入门详解神经网络入门随记 以及 matlab中神经网络工具箱的使用1.思路简介我们有一个数据，称之为样本。样本有四个属性，其中三个属性已知（特征），一个属性未知（目标）。我们需要做的就是通过三个已知属性（特征）预测未知属性（目标）。具体办法就是使用神经元的公式进行计算。三个已知属性（特征）的值是a1，a2，a3，未知属性（目标）的值是z。z可以通过公式计算出来。这里，已知的属性称之为特征，未知的属性称之为目标。假设特征与目标之间确实是线性关系，并且我们已经得到表示这个关系
2022-03-27 18:28:10
7957
1
原创 MATLAB R2021b(06)
部分基本规则与C类似详见：https://blog.youkuaiyun.com/Jack_PengPeng/article/details/48056341自定义函数以及调用1.自定义函数与调用文件分开function y = A_test7(x) %注意：函数名必须与文件名一致 if x == 1 y = 'A' elseif x == 2 y = 'B' else y = 'c' en
2022-03-23 23:56:49
331
原创 MATLAB R2021b(05)
警告：需要预分配内存预分配内存Ps:1.disp()函数：显示变量的值clearn = 2000;tic;for i=1:n for j=1:n a(i,j) = 1; endendtime = toc;disp(['未预分配内存下计算时间为',num2str(time),'秒'])输出：未预分配内存下计算时间为3.4445秒https://blog.youkuaiyun.com/zhwzhaowei/article/details/107907.
2022-03-23 10:57:15
356
原创 MATLAB R2021b(04)
三角函数以及反三角函数在matlab中的使用以及简单的计数，双声道抽取一边等三角函数sin() cos()等直接使用反三角函数1.弧度制（rad)asin（），acos（），atan（），acot( )弧度转角度 rad2deg()x = atan(1);x = rad2deg(x)输出x=452.角度制asind（），acosd（），atand（）, acotd( )角度转弧度deg2rad()x = atand(1)输出 x=45计数函数1.计算字符串中模式的出现次数
2022-03-21 16:08:04
5400
原创 MATLAB R2021b(03)
audioread，sound函数 以及 如何终止程序运行audioread 与 sound 函数[y,Fs] = audioread(filename)[y,Fs] = audioread(filename,samples)filename → 把文件拖到同一文件夹or输入地址Fs：采样频率，1秒内对连续的音频信号取的点的个数一般为48000附：采样是将模拟信号（即时间或空间上的连续函数）转换成数字信号（即时间或空间上的离散函数）的过程。简单来说，采样率就是指计算机每秒钟采集声音样本的数
2022-03-19 11:41:55
800
原创 MATLAB R2021b(02)
在matlab中是实现归一化和标准偏差（即标准差）1.归一化归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0到1之间是统计的概率分布，归一化在-1到+1之间是统计的坐标分布。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，且sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。归一化是统一在0-1之间的统计概率分布，当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的
2022-03-18 14:21:31
395
通讯录管理系统【实验课作业】
2023-05-24
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人