算法是建树在离线传布模子下，不思考多径效应，反射，折射等对于信号强度有损耗的情景，算法落选用了NN,KNN,WKNN等多少种罕用的指纹定位算法。

文件列表：NN_FEX......\Description_of_NN.pdf......\Example_Data.mat......\Example_Script_NN.m......\m_Files......\.......\nn.m......\.......\nn_core.m......\.......\snn.m......\.......\snn_core.m

种种繁杂收集的天生模子代码，如BA,WS,NW收集等等(allkindsofmodelsforcomplexnetworkssuchasBA,WS,NWetc)繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Aver_Path_Length.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\BA_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Clustering_Coefficient.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Degree_Distribution.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\NN_coupled_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\NW_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\randomgraph.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\suijitu.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\WS_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现

Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。

unity3d中实现基本的铅笔，直线，画圆，画矩形和输入文字的功能，以及保存文件，打开文件的功能。
其中计算直线夹角和判断鼠标能否在线上使用了NN视频聊天组件的功能（免费哦，在Assets\Plugins目录下）

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网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

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深度学习网络matlab工具包，包含深度信度网络dbn，卷积网络cnn，sae（stackedauto-encoders）,cae(Convolutionalauto-encoders)等实现。
================================================================Directoriesincludedinthetoolbox-----------------------------------`NN/`-AlibraryforFeedforwardBackpropagationNeuralNetworks`CNN/`-AlibraryforConvolutionalNeuralNetworks`DBN/`-AlibraryforDeepBeliefNetworks`SAE/`-AlibraryforStackedAuto-Encoders`CAE/`-AlibraryforConvolutionalAuto-Encoders`util/`-Utilityfunctionsusedbythelibraries`data/`-Datausedbytheexamples`tests/`-unitteststoverifytoolboxisworkingForreferencesoneachlibrarycheckREFS.md===========================================================ps：在某些matlab中，可能没有rng函数，从而导致测试脚本中报错。
该函数作用只是初始化随机函数种子，可以直接把rng(0)这句正文掉，或者用rand函数去设置随机种子。

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二个参数lab

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。