【源码】深度神经网络工具箱——提供深度信念网络（DBNs）的深度学习工具
深度神经网络工具箱——提供深度信念网络（DBNs）的深度学习工具
首先，你可以运行testDNN.m尝试一下！
Run testDNN to try!
每个函数都有详细的描述说明。
Each function includes description.
请自己逐一核实查对！
Please check it!
本工具箱提供了堆积有限Boltzmann机（RBMs）的深度信念网络（DBNs）的深度学...
【电力电子】【2015.05】【含源码】具有LCL滤波器的三相电压源逆变器建模与控制
本文的源码对学习者、研究者极有帮助，特推荐给大家，希望能够有用。
本文为美国亚利桑那州立大学（作者：Aratrik Sarkar）的硕士论文，共166页。
本文对三相逆变器的设计和控制进行了研究，这种逆变器用于产生来自直流源的三相正弦电压和电流，是从可再生能源注入电网的关键。因为许多可再生能源是直流源（例如太阳能光伏）或需要储存在直流电池中，这些能源都是间歇性的（例如风能和太阳能）。本文对两类逆...
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——神经网络(1)
本章讲解了单层神经网络的学习规则。
This chapter explains the learning rulesfor a single-layer neural network.
第3章讨论了多层神经网络的学习规则。
The learning rules for a multi-layer neuralnetwork are addressed in Chapter 3.
神经网络的节点（N...
【源码】数据拟合的混合确定性随机方法
许多结构化数据拟合应用需要解决优化问题，该优化问题涉及对潜在大量测量数据之和的优化。
Many structured data-fitting applicationsrequire the solution of an optimization problem involving a sum over apotentially large number of measurements.
增量梯度...
【雷达与对抗】【2009.12】利用移动平台的雷达系统检测和识别人体特征
本文为美国佐治亚理工学院（作者：Sevgi Zübeyde Gürbüz）的电子工程博士论文，共225页。
这篇博士论文居然没有摘要！！！
1 引言
1 INTRODUCTION
2 项目背景
2 BACKGROUND
2.1合成孔径雷达原理
2.1 Principles of Synthetic ApertureRadar
2.1.1目标的空时特征
...
【源码】用有限差分法求解二维拉普拉斯方程
拉普拉斯方程（Laplace’sequation）又称调和方程、位势方程，是一种偏微分方程，因由法国数学家拉普拉斯首先提出而得名，涉及领域包括电磁学、天体物理学、力学、数学等。拉普拉斯方程表示液面曲率与液体表面压强之间的关系的公式。
使用隐式矩阵求逆技术和显式迭代求解，使用5点有限差分模板求解二维拉普拉斯方程。
Laplace’s equation is solved in 2d using th...
【电信学】【1999.08】信息时代的无线通信
本文为芬兰赫尔辛基理工大学（作者：Samppa Ruohtula）的电子工程硕士论文，共117页。
目前无线通信是全球发展最快的产业之一，同时，正在进行的信息社会演化被视为促进社会繁荣的重要因素。这个过程涉及许多领域，因此非常需要理解无线通信与信息社会这两个概念的发展及其关系。本研究的目的是为感兴趣的读者提供一个简明的概述，作为继续工作和思考的基础。
本研究从讨论信息社会概念的演变开始，总结目前...
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——神经网络分层(1)
图2-3 节点分层结构示意图A layered structure ofnodes
图2-3中的方形节点组称为输入层。
The group of square nodes in Figure 2-3 iscalled the input layer.
输入层的节点仅仅充当将输入信号发送到下一节点的通道。
The nodes of the input layer merely act asthe ...
【源码】二元概率模型的稀疏、谱特征及其它参数化
二元概率模型的稀疏、谱特征及其它参数化
本文研究与二进制数据集上概率分布参数化有关的问题。
This paper studies issues relating to theparameterization of probability distributions over binary data sets.
二进制数据模型的几种参数化是已知的，包括Ising、广义Ising、正则化和全参数化。...
【源码】M代码的LaTeX支持包——在LaTeX文件中轻松展示M代码的语法结构
M代码的LaTeX支持包——在LaTeX文件中轻松展示M代码的语法结构
有很多支持包实现了与此相同的功能。
There are many packages out there that dopretty much the same.
然而，其它支持包需要很多设置和调整，从而实现恰到好处的功能。
However, there are also usually manysettings and twe...
【计算机科学】【2016.11】化学系统的蒙特卡罗仿真研究
本文为瑞典林雪平大学（作者：Karl R¨onnby）的学士论文，共41页。
本文研究了用于化学系统计算的不同类型的蒙特卡罗估计器，主要用于计算碳化硅的表面生长和演化。蒙特卡罗方法是一种利用随机抽样数值求解问题的算法，在很多情况下都有应用。研究了三种不同类型的蒙特卡罗方法，一种简单的蒙特卡罗估计器、两种马尔可夫链蒙特卡罗序列算法和动态蒙特卡罗序列算法。描述了以上所有方法的数学背景，并在较小规模的...
【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——神经网络分层(2)
当需要区分多个隐藏层时，学者们给这些深度神经网络单独命名。
When the need to distinguish multiplehidden layers arose, they gave a separate name to the deep neural network.
如图2-4所示。
See Figure 2-4.
图2-4 基于分层结构的神经网络分支示意图The branche...
【数学】母函数（生成函数）的性质及应用
我们先来看一下一个简单的问题：
例1：
小明出门旅游，需要带一些食物，包括薯片，巧克力，矿泉水，汉堡，牛奶和糖果。
经过估计，他觉得带n（n<10^100）件食物比较合适，但他还有一些癖好：
.最多带 1 个汉堡
.巧克力的块数是 5 的倍数
.最多带 4 瓶矿泉水
.薯片的包数是一个偶数
.最多带 3 罐牛奶
.糖果的个数是 4 的倍数
问你小明有多少种方式来准备这...
学习cookie和session
http协议的特点：称之为无状态, 请求与请求之间不会记录状态（状态就包括请求参数等信息）
1. Cookie
本意是小甜点, 可以用来记录多个请求之间的联系，保存服务器的状态
实现一个记住用户名的功能
1.1 创建Cookie
Cookie c = new Cookie("名字", "值"); // 创建cookie
c.setMaxAge(整数); // 设置coo...
外貌相似工具用法的坑
最近时间学vue的for循环用法，与前一段时间学过的JSTL中的foreach循环 混淆的很厉害，搞不清楚了，所以专门把学过的几种工具再分开详细比较一下
一.EL表达式、JSTL标签库 和 vue的关系
1.EL表达式：
（1）. EL表达式是在jsp中显示结果的语言，
（2）. 设置属性:pageContext.setAttribute(“名称”, Object); // 把内容起一个名...
【转载】【Java学习】Font字体类的用法介绍
原文地址https://www.cnblogs.com/zwjbb1021/p/7844539.html
一、Font类简介
Font类是用于设置图形用户界面上的字体样式的，包括字体类型（例如宋体、仿宋、Times New Roman等）、字体风格（例如斜体字、加粗等）、以及字号大小。
二、Font类的引用声明
Font类位于java.awt包中，使用时需要在代码顶端声明import...
【转载】java中带图片按钮的大小设置
原网址:https://www.cnblogs.com/feiquan/p/9116483.html
附带一个有趣的人(号称原创):https://blog.csdn.net/sinat_34811175/article/details/53177693
在java部分需要用到图形界面编程的项目中，经常会使用图片设置对按钮进行美化，但是使用时会出现一个很麻烦的问题，那就是按钮的大小默认按照图片...
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