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suanshu01
- 信息论里一个很重要和好用的编码方式，希望对大家有用
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- 上课时老师让编的，信息论书上的嬉戏上的熵的计算。很好使！
信息论实验
- 这是我做的信息论的3实验程序 （1、l-d编码 2、哈夫曼编码 3、维吉尼亚密码）-This my information, so the three experiments (1, l-d code 2, 3 Huffman coding, Virginia password)
channal_capacity
- 本程序实现了信息论中设计的信道容量迭代算法。
weiyikeyima
- 实现，信息论编码唯一可译码的判断~-Realized, the only information theory coding decoding judge ~
youcheng
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码 游程编码-Information Theory and Coding Course Design: Based on the probability of run-length coding and coding
shangzhi
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码熵值计算-Information Theory and Coding Course Design: Based on probability theory and calculation of entropy coding
xunhuan
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码循环编码-Information Theory and Coding Course Design: Based on probability theory and coding cycle coding
xiangnong
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码 香农编码-Information Theory and Coding Course Design: Based on probability theory and Shannon coding coding
feinuo
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码 费诺编码-Information Theory and Coding Course Design: Based on probability theory and coding coding Fenno
mopi
- 信息论与编码课程设计：基于概率论与编码 模P法-Information Theory and Coding Course Design: Based on probability theory and coding mode P Law
Shannon
- 信息论中，将给定的信源符号概率，通过哈夫曼编码成一列二元码。-Information theory in a given source symbol probability by Huffman coding into a binary code.
exp1
- 信息论的内容定义以及信息的传输过程和噪声的加入使得信息的传输的影响-Information Theory
Huffman-Coder
- 本程序为《信息论与编码》课程中的哈夫曼编码，香农编码源代码等的教学辅助资料-They are focus on the course information theory and coding
Huffman
- 本程序是为配合《信息论与编码》课程中的相关程序设计而编写的源代码。-It is focus on the course the informaiton theory and coding
shannon
- 本程序是《信息论与编码》课程中的有关程序设计的内容，主要为学习相关课程的大学生服务。-The program is aim to assist college student learning the course information theory and coding.
74cyclic-code
- 信息论中（7，4）循环码的编译码器，能够自动检错，附带GUI界面.-In information theory (7, 4) cyclic code of the decoder, can check automatically, with GUI interface.
Deep Learning
- Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛的《深度学习》中文版。 这本书首先讨论了机器学习的基础知识，从学术角度讲解了有效研究深度学习所需的应用数学（线性代数，概率和信息论等）知识；在此基础上，本书进一步讲解了深度学习算法和技术的相关知识；在最后一部分，《深度学习》这本书主要讲解了深度学习领域当前的研究趋势以及正在发生的变化。(Chinese versions of Deep Learning.)