循环神经网络代码RNN-超全注释#inputst时辰序列，也就是相当于输入#targetst+1时辰序列，也就是相当于输出#hprevt-1时辰的隐藏层神经元激活值deflossFun(inputs,targets,hprev):xs,hs,ys,ps={},{},{},{}hs[-1]=np.copy(hprev)print('hs=',hs)loss=0#前向传导inputs6xnfortinrange(len(inputs)):

在PPT中简单引见了HMM，对其针对的三个主要工作及其算法进行了描述与说明，分别是评估——前向算法，解码——Viterbi算法，训练——Baum-Welch算法，希望可以帮到大家。

利用前后两关键帧图片生成边信息，两种方法：帧插值和前向估计。

这个pyhton脚本能够将BN层、Scale层的权值合并到卷积层中，进而提升网络前向推断的功能。

针对于盒子球模型的前向算法+后向算法+Viterbi算法python完成

毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码。
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资源里面部分代码展示：sensors=cell(8,1);%设置位于汽车前保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{1}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",1,"Height",0.2,"MaxRange",174,..."SensorLocation",[egoCar.Wheelbase+egoCar.FrontOverhang,0],"FieldOfView",[20,5]);%设置位于汽车后保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{2}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",2,"Height",0.2,"Yaw",180,..."SensorLocation",[-egoCar.RearOverhang,0],"MaxRange",174,"FieldOfView",[20,5]);

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。