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

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tensorflowpythoncpuwindow自己输入样本训练神经网络，测试，实现猫和狗两类动物的分类！！可用于学习！！样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.

Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
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本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py

先修课程是数学分析或物理类的高等数学。
全书共分6章，内容包括：集合，欧氏空间，Lebesgtle测度，Lebesgue可测函数，Lebesgue积分，测度空间，测度空间上的可测函数和积分，Lp空间，L2空间，卷积与Fourier变换，Hilbert空间理论，Hilbert空间上的有界线性算子，Banach空间，Banach空间上的有界线算子，Banach空间上的连续线性泛函、共轭空间与共轭算子，Banach空间的收敛性与紧致性。
实变函数与泛函分析郭懋正最完整最清晰

训练了一层卷积层的神经网络模型来预测CFIR10数据中的图像

完整的OFDM仿真。
基于matlab平台开发，包含了信道卷积编码，信道交织编码，导频，降PAPR矩阵变化，IFFT，定时同步，频率同步，解交织等等一系列的完整过程。
代码有一定的注释，一般都能看懂。

CS231卷积神经网络(中文版,带书签),整理知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884，部分小节自己翻译。

处理倏逝波，常规的PML会产生大的误差，这就需要卷积边界条件（CPML）

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。