过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。
然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
2024/1/13 13:26:47
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deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）。
2024/1/8 18:24:50
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数学建模算法：包括数学规划，图论，排队论，层次分析，多元统计分析方法，微分方程，模糊数学，灰色模型，神经网络，现代算法，非常全的数学建模资料，而且还包含相应的matlab程序，强烈推荐！
2024/1/4 16:12:54
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用MATLAB神经网络预测股票价格BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
2024/1/4 12:43:53
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神经网络预测天气的气温数据集，包括了：year,moth,day,week分别表示的具体的时间；
temp_2：前天的最高温度值；
temp_1：昨天的最高温度值；
average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；
actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；
friend：这列用不到暂不用管
temp_2：前天的最高温度值；
temp_1：昨天的最高温度值；
average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；
actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；
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2023/12/29 14:56:15
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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。
2024-04-09 15:03
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