这个程序详细解释了VITERBI程序的流程和结果,对GSM\CDMA信号卷积译码提供参考

基于matlab的彩色gui动态显示线性卷积循环卷积，拥有良好的色彩效果的gui显示效果

自己编写的关于二维卷积的matlab代码，没有调用系统函数，可以直接使用

Kong流网PoreFlow-Net的实现：一个3D卷积神经网络，预测通过多Kong介质的流体流量使用说明从下载所需的数据（或通过首选的模拟方法创建自己的数据）使用train.py脚本训练模型模型架构这是我们的网络的样子：方法先决条件为了训练/测试我们使用的Tensorflow1.12模型，应该可以使用更新的版本其余的必要软件包应通过pip获得数据完整的出版物和所有培训/测试数据可在找到。
excel文件随可用样本列表一起提供。
有待改进keras调谐器可用于优化每个编码分支上的过滤器数量协同合作我们欢迎合作引文如果您将我们的代码用于自己的研究，请引用我们的出版物，我们将不胜感激@article{PFN2020,title="PoreFlow-Net:a3Dconvolutionalneuralnetworktopredictfluidflowthroughporousmedia",journal="AdvancesinWaterResources",pages="103539",year=

卷积神经网络CNN代码解析，对MATLAB-deeplearningmaster工具箱的例子进行了说明。

文章列表零基础入门深度学习(1)-感知器零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络零基础入门深度学习(5)-循环神经网络零基础入门深度学习(6)-长短时记忆网络(LSTM)零基础入门深度学习(7)-递归神经网络

适用于吴恩达的深度学习第四课-卷积神经网络第二周的残差网络的权值集，由于CSDN有文件大小限制，我这里只上传百度网盘的下载地址，文件大小是270.41MB。
这是博主自己训练的结构权值集，博主博客地址：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818。

卷积编码的matlab程序，可以直接运用，已经调试好了。

卷积编码和viterbi译码，调制方式为bpsk的matlab程序

├─1.计算机视觉简介、环境准备(python,ipython)│computervsion.pdf│CS231introduction.pdf│├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择│2.图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4│2.初识图像分类.pdf│├─3.再谈线性分类器│3.再谈线性分类器.mp4│再谈线性分类器.pdf│├─4.反向传播算法和神经网络简介│.反向传播算法和神经网络简介.pdf│4.反向传播算法和神经网络简介.mp4│├─5.神经网络训练1│5.-神经网络训练1.pdf│5.神经网络训练1.mp4│├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介│6.神经网络训练2.mp4│神经网络训练2.pdf│├─7.卷积神经网络│7.卷积神经网络.mp4│Lession7.pdf│├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景│8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4│PhotoOCR_xbai.pdf│└─9.物体定位检测物体定位检测.pdf│├─10.卷积神经网络可视化│.卷积神经网络可视化.pdf│10.卷积神经网络可视化.mp4│├─11.循环神经网络及其应用│11.循环神经网络及其应用.mp4│循环神经网络.pdf│├─12.卷积神经网络实战│12.卷积神经网络训练实战.mp4│卷积神经网络实战.pdf│├─13.常见深度学习框架介绍│常见深度学习框架介绍.pdf│├─14.图像切割│14.图像切割.mp4

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。