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ANN_Data:数据-源码下载
PIPI_333
2021-03-06 04:27:40
ANN_Data:数据
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matlab+
ann
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-learning-based-RRT:硕士论文-代尔夫特理工大学
matlab+
ann
源码
基于学习的RRT 该存储库包含我的硕士论文的源代码 - “基于学习的 RRT 的最优控制技术比较”。 论文可以查到。 这些实现是用 MATLAB、C++ 和 Python 编写的,并且具有以下依赖项: • MATLAB 符号工具箱• • numpy Python 库• 代码在存储库中分为不同的文件夹,如下所示: 2link_direct :该文件夹包含2-link机械手的直接优化控制的实现。 代码是用 C++ 编写的,并使用了 ACADO Toolkit。 ACADO 工具包返回多个文件中的解决方案。 可以使用此文件夹中的脚本合并它们。 2link_indirect :可以在此文件夹中找到 2-link 机械手的间接优化的实现。 间接最优控制方程在 MATLAB 中生成,而
数据
生成在 Python 中执行。 training_
data
:本文生成的
数据
存储在这里。 此文件夹还包含用于清理
数据
的 Python 代码。 2link_NN :该文件夹包含使用
数据
训练 KNN 和
ANN
的代码。 scikit-learn 库用于训练。 训练好的模型存储在trained
ANN
:BP神经网络分类器
ANN
BP神经网络分类器,使用iris
数据
集,
data
文件夹里的iris.txt是原始
数据
,train.txt和test.txt是从原始
数据
中随机划分的训练集和测试集,用tan-sigmoid做激活函数分类准确率接近100%!原理分析详见 ##BP神经网络 ##抽象出来的BP网络 ###节点内部示意图:
easyPR
源码
解析之
ann
_train.h/config.h
ann
_train.h
源码
定义一个
Ann
Train类,该类继承自ITrain类(在train.h文件中): #include "easypr/train/train.h" #include "easypr/util/kv.h" #include <memory> namespace easypr { class
Ann
Train : public ITrain { publi...
姿态估计1-06:HR-Net(人体姿态估算)-
源码
无死角解析(2)-
数据
读取,预处理
以下链接是个人关于HR-Net(人体姿态估算) 所有见解,如有错误欢迎大家指出,我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信:a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么,一定要记得点赞!因为这是对我最大的鼓励。 姿态估计1-00:HR-Net(人体姿态估算)-目录-史上最新无死角讲解 前言 通过上一篇博客,可以在tools/train.py找到如下代码: # 创建训练以及测试
数据
的迭代器 train_
data
set = eval('
data
set.'+cfg.
DATA
SET.
DATA
S
LWIP完全剖析详解之core/tcp_in.c
LWIP完全剖析详解之core/tcp_in.c,主要是对接收到的TCP 的pcb包和buffer做处理. 原文来自csdn博客:http://blog.csdn.net/lizhiliang06/article/details/8759857 /** * @file * Transmission Control Protocol, incoming traffic * * Th
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