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风车采集器
- 1、采用asp.net开发，运行于IIS下。 2、可根据入库设置，自动挂接到现有的网站系统，与现有系统实现无缝集成，补充或替换现有系统的采集程序。 3、采集调度，即计划任务，可为每个采集规则设定时间定时重复采集，多个采集任务可同时运行，到了设定时间采集程序在Web服务器后台自动执行，真正实现了无须人工干预的自动更新。 4、可自动归类，对采集的信息实现自动分类，当目标分类不存在时可自动创建该分类，也可通过分类映射将目标分类与当前网站内容分类进行合并。无需为每个类别建立一个采集任务。
C源代码实例
- 包含220个C语言的各种源程序：001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010 猜数字游戏 011 模拟ATM（自动柜员机）界面 012 用一维数组统计学生成绩 013 用二维数组实现矩阵转置 014 求解二维数组的最大/最小元素 015 利用数组求前n个
WL40987330 C语言算法集
- 目录 第一部分 基础篇 001 第一个C程序 002 运行多个源文件 003 求整数之积 004 比较实数大小 005 字符的输出 006 显示变量所占字节数 007 自增/自减运算 008 数列求和 009 乘法口诀表 010&
oscillograph
- 单片机的自动量程转换频率计和存储示波器设计，经实验，效果理想，能实现1Hz~50MHz间的频率测量，同时显示信号周期，4档量程（精度），能实现1Hz~15KHz间的信号波形实时显示，采样速率120KHz，存储深度128B，还能对任何红外编码发射器码型进行破解。 -SCM automatic range switching frequency meter and storage oscilloscope design, by the experiments, satisfactory resu
Autoencoder_Code
- 深度学习中自动编码器，对象为手写体识别应用，希望可以一同研究学习-Deep Learning AutoEncoder
DeepLearning-master
- 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
DeepLearnToolbox-master
- 这是深度学习的常用工具箱，里面包括常用的自动编码器、卷积神经网络和深度置信网络的函数- This is a common toolbox depth study, which includes functions commonly used automatic encoder, convolutional neural network and depth of belief networks
AutoEncoder
- 最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后使用梯度算法进行fine turn。可以进行特征提取，也可以进行分类。压缩包里已带有训练用签字图片数据。相应算法说明可以查看hinton于2006年发表在 science的文章-First proposed deep learning algorithm hinton automatic encoder matlab code that reads: multilayer r
SAE_DBN_CNNToolbox
- 多种深度学习框架，主要包括堆栈稀疏自动编码器，深信度网络，卷积神经网络等。对于灰度图像和高维图像，展现非常强大的学习性能。-A variety of deep learning framework, including automatic stack sparse encoder, is convinced of the network, convolution neural networks. For grayscale images and high-dimensional image, s
DeepLearnToolbox-master
- 这是用于深度学习的Matlab工具箱 深度学习是机器学习的一个新的子领域，专注于学习深层次的数据模型。 它的灵感来自于人类大脑的明显的深层次（分层的）层次结构。 目录包括`NN /` - 一个用于前馈反向传播神经网络的库，`CNN /` - 卷积神经网络库，`SAE /` - 堆叠式自动编码器库，`CAE /` - 卷积自动编码器库，`util /` - 库使用的功能函数，`data /` - 实例使用的数据，`tests /` - 单元测试来验证工具箱是否正常工作(A Matlab to
深度学习模型（卷积神经网络，深信度网络和堆栈稀疏自动编码器）
- 深度学习网络，包含卷积神经网络,深信度神经网络,和堆栈稀疏自动编码器等
深度自动编码器的研究与展望_曲建岭
- 到于深度自动编码器编码器的原理，构建过程等的简要介绍(A brief introduction to Deep Auto-encoders.)