线性 编码 性能matlab
使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真
1.算法描述 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习 ......
基于matlab的自适应PSO优化算法仿真
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. ......
基于matlab的farrow滤波器仿真
1.算法描述 目前的通用做法就是采用多项式插值滤波器去实现一些分数倍比较大的采样率转换。同时采用farrow结构实现更简便，即采用farrow类型滤波器来实现更为简便，farrow类型滤波器也称抽取滤波器。一般的数学模型为重采样模型为，采样信号x(mts)经过内插器h(t)，输出信号：在时刻t＝kt ......
m使用FPGA实现基于BP神经网络的英文字母识别,开发平台为vivado2019.2,verilog编程,附带matlab辅助验证
1.算法描述 神经网络主要由处理单元、网络拓扑结构、训练规则组成。处理单元是神经网络的基本操作单元，用以模拟人脑神经元的功能。一个处理单元有多个输入、输出，输入端模拟脑神经的树突功能，起信息传递作用；输出端模拟脑神经的轴突功能，将处理后的信息传给下一个处理单元，如图1.1所示。 基本的神经处理单元其 ......
7款前端性能分析工具，全都是神器
7款前端性能分析工具，全都是神器 测试开发技术 关注 7 人赞同了该文章 我们在使用网站过程中，经常会遇到慢的问题，为了找到原因，一般需要借助工具进行检测，通过工具，可以检测出前端站点加载资源的相关详细情况。今天，就给大家介绍几款前端性能测试分析工具，结合性能测试工具，实现通过量化的方式测试网站中 ......
新一代Java高性能构建工具Maven-mvnd【实践可行版】
Maven-mvnd介绍 Maven 的优点是稳定可靠，在绝大多数的项目上工作良好，社区生态很完善，几乎所有的 Java 开发者都在用。Maven 的缺点是，对于大一点的项目来说，构建太慢了。有时候只能在服务器端完成构建 ，心酸呀。 Gradle 的优点是足够的灵活，构建速度也会更快一点，因为使用了 ......
线性表之顺序表实现
头文件 #ifndef LINER_LIST_SEQLIST_H #define LINER_LIST_SEQLIST_H #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <assert.h> #include <stdbool.h> #define ......
线性表之单链表实现
主函数 main.c #include "SList.h" void main() { List mylist; InitList(&mylist); int select=1; ElemType Item; Node *p=NULL; while(select){ printf("******** ......
性能对比分析
package edu.wtbu;import java.lang.reflect.InvocationTargetException;import java.lang.reflect.Method;//分析性能问题public class Demo01 { public static void m ......
jmeter怎么利用第三方插件serverAgent然后在Linux下做监控性能
1. 下载和安装ServerAgent插件 - 下载ServerAgent插件: https://github.com/undera/perfmon-agent/releases - 解压缩文件到Linux服务器上的任意目录，例如/opt/serveragent 2. 配置ServerAgent插件 ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记28_线程和同步性能中
1. 同步 1.1. 代码块对一组变量的访问看上去是串行的：每次只有一个线程可以访问内存 1.1.1. 由synchronized关键字保护的代码块 1.1.2. 用java.util.concurrent.lock.Lock类的实例保护的代码 1.1.3. java.util.concurrent ......
使用 Linux dd 命令测试磁盘读写性能
使用 Linux dd 命令测试磁盘读写性能 从帮助手册中可以看出，dd命令可以复制文件，根据操作数进行转换和格式化。我这里记录一下dd命令用于测试磁盘I/O性能的过程。 dd 可从标准输入或文件中读取数据，根据指定的格式来转换数据，再输出到文件、设备或标准输出。 dd 命令用法： Usage: d ......
线性表06
06.从有序顺序表中删除所有其值重复的元素，使表中所有元素的值均不同。 算法思想：注意是有序顺序表，值相同的元素一定在连续的位置上，用类似于直接插入排序的思想，初始时将第一个元素视为非重复的有序表。之后依次判断后面的元素是否与前面非重复有序表的最后一个元素相同，若相同，则继续向后判断，若不同，则插入 ......
线性表05
05.从顺序表中删除其值在给定值s与t之间(包含s和t，要求s<t)的所有元素，若s或t不合理或顺序表为空，则显示出错信息并退出运行。 算法思想：从前向后扫描顺序表L，用k记录下元素值在s到t之间元素的个数（初始时k=0)。对于当前扫描的元素，若其值不在s到t之间，则前移k个位置：否则执行k++。由 ......
delphi下unicodestring 编码为utf-8 RawByteString转换为ansistring
delphi下unicodestring 编码为utf-8 RawByteString转换为ansistringufo2006于 2018-06-14 23:01:09 发布 4453收藏 2分类专栏： 软件开发版权软件开发 专栏收录该内容41 篇文章 1 订阅订阅专栏delphi在新版本的字符串默 ......
Qt音视频开发29-ffmpeg中x264/x265编码库支持
一、前言 有了解码当然对应又有编码，编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程也称为计算机编程语言的代码简称编码。用预先规定的方法将文字、数字或其它对象编成数码，或将信息、数据转换成规定的电脉冲信号。编码在电子计算机、电视、遥控和通讯等方面广泛使用。编码是信息从一种形式或格式转换为另一种形式的 ......
golang 实现的零依赖、高性能、并发 mysqldump 工具。
mysqldump golang 中实现的零依赖、高性能、并发 mysqldump 工具。 项目地址: https://github.com/dengjiawen8955/mysqldump/blob/master/README-zh.md 文章地址: https://bmft.tech/#/2-p ......
基于MATLAB的OFDM通信链路仿真,输出星座图以及频偏锁定同步
1.算法描述 正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM) 技术是一种多载波数字调制技术，它具有抗多径能力强，频谱利用率高等优点，与其他技术结合在一起应用到第四代移动通信中。但OFDM 技术的缺点是对定时同步误差和频率偏差非常敏感。 ......
m基于分段蚁群算法优化SVM的数据预测matlab仿真
1.算法描述 支持向量机（support vector machines, SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中，神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类，学习和研究SVM，理解SVM背后丰富算法知识，对以后研究其他算法大有裨益 ......
m分别使用BP神经网络和GRNN网络进行时间序列预测matlab仿真
1.算法描述 广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有 ......
Matlab
Matlab帮助文档 |命令 |说明 | | | | | help | 命令行窗口中函数的帮助 | | lookfor | 在参考页文本中搜索关键字 | | exist | 检查变量、脚本、函数、文件夹或类的存在情况 | | which | 定位函数和文件 | | who | 列出工作区中的变量 | ......
深度学习-线性代数
1.标量 仅包含一个数值被称为标量。 2.向量 向量被视为标量值组成的列表，这些标量被称为向量的元素，在数学上，具有一个轴的张量表示向量。一般来说，张量可以具有任意长度，这取决于机器的内存。 3.长度、维度、形状 向量的长度通常称为向量的维度，我们可以用Python内置函数len访问张量长度。 当用 ......
算法分析与设计——冒泡排序，选择排序，STL自带sort函数性能比较实验
实验环境：Win11，Dev c++5.11实验方法：生成不同数据量的随机数后使用三种排序方法，比较每种方法所耗时长。实验结果：数据量为1000时，冒泡排序平均用时为0.015s，选择排序平均用时为0.01s，STL自带sort函数平均用时显示为0s（过快无法测出）。数据量为10000时，冒泡排序平 ......
《安富莱嵌入式周报》第307期：开源智能制冷板，Keil MDK6发布时间，编程助手Github Copilot X，Matlab2023，高品质电容式麦DIY
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://www.bilibili.com/video/BV1fV4y1X7sk 1、Keil MDK6最终定 ......
全面了解 Redis 高级特性,实现高性能、高可靠的数据存储和处理
Redis 是一种高性能、高可靠的内存数据存储和处理系统，它支持多种数据结构和协议，可以用于各种不同的应用场景。本文将介绍 Redis 的高级特性，包括持久化、事务、Lua 脚本等方面，以及如何使用这些特性实现高性能、高可靠的数据存储和处理。 高性能、高可用、高可扩展性的原理 基于内存的数据结构：R ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记27_线程和同步性能上
1. 线程和硬件 1.1. 给CPU增加超线程并不能使应用程序性能翻倍 2. 线程池 2.1. 任务被提交到一个队列（可能有不止一个队列），然后一定数量的线程会从队列中取出任务并执行它们 2.2. 线程池的大小对获取最佳性能至关重要 2.2.1. 在某些情况下，过大的线程池会对性能造成损害 2.3. ......
基于 Spartacus 的 Angular Storefront 性能优化建议
作为一款基于 Angular 的 Storefront 应用，我们可以遵循许多 Angular 开发的最佳实践，来提高 Spartacus 店面的性能，这也有助于提高您的 Google Lighthouse 分数。 通过遵循这些建议，我们还可以改进 Google Core Web Vitals 报告 ......
基于维纳滤波的图像运动模糊还原matlab仿真
1.算法描述 在信号处理中，维纳滤波是常用的降噪方法，它能够把实际信号从带有噪声的观测量中提取出来，无论是在语言信号还是图像信号中，维纳滤波都有重要的应用。维纳滤波是一种线性最小均方误差（LMMSE)估计,线性指的是这种估计形式是线性的，最小方差则是我们后面构造滤波器的优化准则，也就是说实际信号与估 ......