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搜索关键字:bp ann    ( 4681个结果
JSONObject解析List<Map>的json数据
json数据格式 { ??"list":?[ ????{ ??????"ann_type_name":?"邮件",? ??????"anne_name":?"plugin.png",? ??????"anne_path":?"/jscdc/upload/eamil/plugin.png",? ??????...
分类:Web程序   时间:2015-08-19 11:31:27    阅读次数:177
OD调试程序常用断点大全
常用断点  拦截窗口:  bp CreateWindow 创建窗口  bp CreateWindowEx(A) 创建窗口  bp ShowWindow 显示窗口  bp UpdateWindow 更新窗口  bp GetWindowText(A) 获取窗口文本  拦截消息框:  bp MessageBox(A) 创建消息框  bp MessageBoxExA 创建消息框 ...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 23:39:37    阅读次数:295
cmd下并行执行appium +maven+Testng test
1:first: open two command wins to start appium:appium -p 4725 -bp 4726 -U EP7333W0URappium -p 4723 -bp 4724 -U 3a2acabthus,appium server for the devic...
分类:移动开发   时间:2015-08-17 18:53:35    阅读次数:286
ANN笔记
隐藏单元:节点的输出在网络内部输出单元:节点的输出是整个网络的输出(PS:输出单元一般有多个,最终系统采取的决策是所有输出单元中最“合理”的)输入单元:节点的输入是整个网络的输入,节点的输出是隐藏单元的输入(带权重)感知器感知器的训练法则:感知器法则(线性可分):wi=wi+?(t-o)xi;注意此...
分类:其他好文   时间:2015-08-17 00:41:02    阅读次数:160
Codeforces Gym 100203I I - I WIN 网络流最大流
I -I WINTime Limit: 20 SecMemory Limit: 256 MB题目连接http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87954#problem/IDescriptionGiven ann?×?mrectang...
分类:Windows程序   时间:2015-08-16 00:37:12    阅读次数:250
Codeforces Gym 100203I I - I WIN 网络流最大流
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分类:Windows程序   时间:2015-08-16 00:20:04    阅读次数:198
ECG信号读出,检测QRS,P,T 波(小波去噪,并根据检测),基于BP辨识的神经网络
这学期的课程选择神经网络。最后的作业处理ECG信号,并利用神经网络识别。1 ECG引进和阅读ECG信号1)ECG介绍 详细ECG背景应用就不介绍了,大家能够參考百度 谷歌。仅仅是简单说下ECG的结构: 一个完整周期的ECG信号有 QRS P T 波组成,不同的人相应不用的波形,同一个人在...
分类:其他好文   时间:2015-08-15 17:49:12    阅读次数:208
wangzhi
http://www.cnblogs.com/xingfuzzhd/archive/2013/11/20/3434408.htmlhttps://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=3&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=99065014_hao_pg&wd=java%20...
分类:其他好文   时间:2015-08-15 01:26:33    阅读次数:119
【PWN】pwn200@sctf 日课
Code:int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp){ int result; // eax@3 char sloganstr; // [sp+1Ch] [bp-9Ch]@1 char namestr[16]...
分类:其他好文   时间:2015-08-14 01:01:15    阅读次数:457
随机神经网络之玻尔兹曼机
一、引言 在机器学习以及优化组合问题中,最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络,多层感知器的神经元(units)越多,对应的权矩阵也就越大,每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高,变量越多,模型越复杂,模型的能力越强。但是模型能力越强,模型就越容易过拟合,对噪声太敏感。另一方面,使用梯度下降进行最优解搜寻时,多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样,变量越多,山峰和山谷也越多,...
分类:其他好文   时间:2015-08-10 12:02:38    阅读次数:261
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