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[人工智能/神经网络/遗传算法neural_network

说明:机器学习神经网络二级神经网络机器学习人脸识别-Machine learning neural network two machine learning neural network recognition
<song> 在 2024-11-13 上传 | 大小:955kb | 下载:0

[数据结构常用算法shadowTree-and-displayTree

说明:本代码实现了影子树已经利用影子树实现displayTree的功能,利用中序遍历将整棵树显示出来-This code implements the shadow tree shadow tree implementation displayTree have used the function, using the preorder will display the entire tree
<高岚> 在 2024-11-13 上传 | 大小:3kb | 下载:0

[人工智能/神经网络/遗传算法FaceTrainPose

说明:本代码为机器学习中表情识别算法的实现运用了神经网络方法训练学习模型从而达到表情识别的目的-The code for the machine learning facial expression recognition algorithm, the use of neural networks, the training model of learning so as to achieve the purpose of expressio
<song> 在 2024-11-13 上传 | 大小:81kb | 下载:0

[matlab例程xox_Wave_NN

说明: The Wavelet Neural Network This is simple example for using of modified Morlet neural network. Levenberg-Marquardt with numerical Jacobian calculation implemented. Easy to use with other optimization algorithem
<xox> 在 2024-11-13 上传 | 大小:2kb | 下载:0

[数学计算/工程计算M-K-method

说明:M-K检验程序,对时间序列的非参数检验,检验变异点-MK inspection procedures, the time series of non-parametric test, test point mutation
<RQF> 在 2024-11-13 上传 | 大小:876kb | 下载:0

[matlab例程DP_UC.ZIP

说明:solving unit commitment by dynamic programming
<mostafa> 在 2024-11-13 上传 | 大小:13kb | 下载:0

[数值算法/人工智能Semi-supervised-learning-NJU

说明:半监督学习非常好的一篇文章,机器学习重镇,南京大学写的,希望对大家有所帮助!-Semi-supervised learning is very good article, machine learning center, Nanjing University, write, we want to help!
<zhuwentao> 在 2024-11-13 上传 | 大小:1.52mb | 下载:0

[matlab例程deeld

说明:economic dispatch with abc algorithm
<mostafa> 在 2024-11-13 上传 | 大小:28kb | 下载:0

[matlab例程3busconejo

说明:interruptible load program
<mostafa> 在 2024-11-13 上传 | 大小:4kb | 下载:0

[matlab例程3busconejoIL

说明:interruptible load deterministic
<mostafa> 在 2024-11-13 上传 | 大小:4kb | 下载:0

[matlab例程test3busconejo

说明:interruptible load stochastic
<mostafa> 在 2024-11-13 上传 | 大小:4kb | 下载:0

[数学计算/工程计算BFS.cpp

说明:BFS algorithm on graphs
<forall360> 在 2024-11-13 上传 | 大小:1kb | 下载:0
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