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人工智能下载列表 第417页

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[机器学习] matlab课程实践实验一代码

说明:1、在自己的计算机上安装MATLAB系统,调试运算所有例题,熟悉MATLAB集成视窗环境的使用。 2、(1)在MATLAB命令窗口输入以下命令后,观察工作区窗口的内容x=0:pi/10:2*pi;y=sin(x); (2)在工作区窗口右击变量x,y,再在快捷菜单中选择“删除”命令将它们删除。 3、设A=1.2,B=-4.6,C=8.0,D=3.5,E=-4.0,计算T=arctan((2πA+E/2πBC)/D) 4、设x=45°,计算(sinx+√35)/√(5&72) 5、设a=5.67,
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[机器学习] matlab课程实践实验二代码

说明:1、一维数组在命令窗口执行下面指令,观察输出结果,体味数组创建和寻访方法,%号后面的为注释,不用输入。 2、在命令窗口执行下面指令,观察输出结果 3. 记录下面题目的程序和运行后的结果。 1 下列运算是否合法,为什么?如合法,结果是多少? (1) result1 = a' (2) result2 = a * b 不合法,应为result2=a.*b (3) result3 = a + b (4) result4 = b * d (5) resul
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[机器学习] matlab课程实践实验三代码

说明:1、使用脚本文件,画出下列分段函数所表示的曲线。 y={█(x+1,⋯⋯x<01⋯⋯⋯0≤x≤1x^3⋯⋯⋯1≤x)┤ 计算上述分段函数的值,要求能够根据用户对x值的不同输入,程序给出相对应的结果。 2、编写一个程序,能够接收用户从键盘输入的多个数值,只有当接收到输入的数值为-1时方可结束输入过程,然后求解并输出前面输入的所有数值之和以及它们的平均值。 3、求解鸡兔同笼问题:鸡和兔子关在一个笼子里,已知共有头36个,脚100个,求笼内关了多少只兔子和多少只鸡? 4、求2~999中同时满
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[机器学习] matlab课程实践实验四代码

说明:1、已知向量[1,2,4,0,5,10,11,21,3,1],请绘图表示。 2、某地区一年中每月的平均气温和平均降雨量如表4-1所示,请画出其图形,要求标注出坐标轴、数据点位置,数据点大小等。 表4-1 某地区温度—降雨量数据 月份 温度 降雨量 1 0.2 4.6 2 2.3 3.6 3 8.7 2.1 4 18.5 2.9 5 24.6 3.0 6 32.1 2.7 7 36.8 2.2 8 37.1 2.5 9 28.3 4.3 10 17.8 3.4 11 6.4 2.1 12
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[机器学习] matlab课程实践实验五代码

说明:1、求极限:lim┬(x→0^+ )⁡〖(cos√x)^(π/x) 〗 2、已知y=tan^2 √(x+√(x+√2x) ) ,求y ̇ 3、求积分:∫_0^π▒〖√(sinx-sin^3 x) dx〗 4、求二重定积分 5、将函数 进行因式分解。 6、求函数在指定区间的极值 (1) 在(0,1)内的最小值。 (2) 在[0,0]附近的最小值点和最小值。 7、求级数 的和函数,并求 之和。 8、求下列微分方程的通解:y ̈+4y ̇+4y=e^(-2x) 9、求方程 的解析解和数值解,并进行比
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[机器学习] matlab课程实践实验六代码

说明:1、用Simulink仿真两个正弦信号相乘,即计算y(t)=sint_1 sint_2。 2、用Simulink仿真求出如下系统的响应曲线。 3、构建一个能够把摄氏温度值转换为华氏温度值的仿真模型。已知将摄氏温度值转换为华氏温度值的公式为T_f=9/5 T_e+32,其中T_f为华氏温度值,T_e为摄氏温度值。 4、用Simulink模拟仿真蹦极跳问题:蹦极跳运动的方法是将人系着一个弹力绳从桥上跳下,在接触水面前弹力绳会将蹦极者拉回来,然后反复振荡,直到结束。 根据连续动力学知识,蹦极者的运
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[机器学习] matlab课程实践实验七代码

说明:1、求传递函数 的零极点和增益。 2、已知描述系统的微分方程为 ,求出它的传递函数模型、零极点增益模型、极点留数模型和状态空间模型,最后并写成便于阅读的形式。 3、已知两序列为 , 求两序列的线性卷积。 4、有一模拟滤波器,其传递函数为 ,画出它的幅频和相频曲线。 5、利用Simulink搭建微分方程 ,设 为阶跃函数,以观察系统的阶跃响应波形。
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[机器学习] matlab课程实践实验八代码

说明:1、调制信号为取样信号 ,载波信号为 ,试写程序仿真抑制载波幅度调制与解调。 2、利用Simulink仿真实现对门函数 用 进行调制,叠加随机噪声,再相干解调。观察各部分信号情况及噪声对解调后信号产生的影响。 3、用窗函数法,设计一个阶数40,截止频率为 的FIR低通滤波器。
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[深度学习] pytorch_vgg16_classify.py

说明:pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功 pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功 pytorch1.5实现的vgg16分类。在真实数据集测试成功
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[深度学习] 深度学习风格迁移马赛克化

说明:训练时间10小时,完成6万张图片输入训练,模型名字中数字为读取多少张图片后生成的模型,文件夹内图片为该模型的风格,该方法一个模型只能实现一个风格
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[深度学习] dexnet_database.zip

说明:这是Dex-Net显示抓取的mesh模型数据obj文件,由于需要外网,所以国内不好下载,希望可以帮助大家。
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[深度学习] OpenFace专家数据cen_data.rar

说明:在使用OpenFace时,进行人脸定位时,需要加载cen_patches.dat数据文件,为了方便大家下载dat文件,特此上传。
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