资源列表
bnn-master
- 一个高度优化的轻量深度学习前向框架，使用C/C++语言开发，跨平台，支持读取Caffe模型文件，主要处理卷积神经网络。与市面上大多数移动端解决方案不同，我们的量化压缩技术不仅针对模型的权重，还涉及到输入的特征向量压缩。针对这一特性我们在模型文件和内存大小得到裁剪的同时还对框架的性能做了大量优化。(A highly optimized lightweight deep learning forward framework, developed using C/C++ language, cross
量子物理学中的常用算法与程序
- 此书简明扼要地讲述了计算物理的基础知识，并给出量子物理学中常用算法及相应的Fortran程序。(This book gives a brief account of the fundamentals of computational physics, and gives the algorithms commonly used in quantum physics and the corresponding Fortran program.)
dskpla
- MATLAB的函数、算法基本库和实例。 里面包含大量的运算函数，基本可以直接调用使用，提高效率(MATLAB function, algorithm base library and examples. It contains a lot of operation functions, which can be called directly to improve efficiency)
CS-Mtx
- 压缩感知中压缩测量的几种测量矩阵的构造，包括伯努利矩阵，循环矩阵和部分傅里叶矩阵等。(Several measurement matrices for compression measurement in compressed sensing are constructed, including Bernoulli matrix, cyclic matrix and partial Fourier matrix.)
Fruit-classification-master
- fruit recognition matlab code
7-9
- 分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容，理论与实践相结合，向读者演示了matlab在数理统计中的应用。(It respectively introduces the outline of probability and mathematical statistics, statistical estimation, hypothesis test, variance analysis, regression
MATLAB概率与数理统计分析程序源码大全
- MATLAB概率与数理统计分析（第2版）》以概率与数理统计的基本原理为线索，以matlab为辅助条件，分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容，理论与实践相结合，向读者演示了matlab在数理统计中的应用。 ("MATLAB Probability and Mathematical Statistics Analysis (2nd edition)" is based on the M
Cholesky分解
- 数值分析上的cholesky分解，用于求解对称正定矩阵的线性方程组(the matrix cholesky-decompose)
tools
- 多种模型代理，可用于参数优化，用于科研或者工程(Surrogate,Application to research problem: Dielectric barrier discharge actuator)
k-means聚类算法
- K-MEANS聚类算法实现，方法简单，容易实现(K-MEANS clustering algorithm, simple and easy to implement.)
M2CM2
- MMC的模型预测控制，生成PWM调制信号主程序(MMC model predictive control, generating PWM modulation signal main program)
一维（引入渐消因子）
- 跟踪一维激动目标，采用当前统计模型，由于目标存在机动突变，引入渐消因子(tracking for 1-D maneuvering target, using current statistical model, using for the target with mobile suddenly)