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Go-Nogo经典任务的Matlab代码

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简介：
本资源提供了一个用于执行经典的Go-Nogo认知任务的Matlab脚本。该代码旨在研究反应抑制能力，并便于实验设置与数据分析。适合心理学及神经科学研究者使用。 一个心理学研究中的经典范式代码模板可供参考。该实验范式为Go-NoGo范式，需要用到Matlab及Psychophysics Toolbox工具包。此模板由发布者本人编写，不涉及侵权问题。

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  • Go-Nogo经典任务的Matlab代码
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    本资源提供经典的卷积神经网络（CNN）实现的MATLAB代码，适用于图像识别与分类任务的研究和学习。 卷积神经网络的经典代码详解，内容详尽且可以直接运行。
     
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    本资源提供一套基于MATLAB的经典拓扑优化代码，适用于工程设计中的结构轻量化研究。包含详细注释与示例数据，便于学习和应用。 对于拓扑优化的初学者来说，利用MATLAB进行拓扑优化是一个非常有帮助的方法。
     
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    本文介绍了Go语言中的Context机制及其在实现任务取消功能时的应用和优势。通过实际例子阐述了如何使用Context来优雅地处理并发操作中的取消逻辑。 关联任务的取消 Context 1. 根Context：通过context.Background()创建。 2. 在根Context的基础上使用context.WithCancel(parentContext)来创建子Context。 3. 示例代码如下： ```go ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background()) ``` 4. 当当前Context被取消时，基于它的所有子Context都会被一并取消。 5. 接收取消通知可以通过监听`ctx.Done()`。 ```go package ch4 import ( context fmt testing time ) func TestCancel(t * ``` 请注意，在以上代码段中，测试函数的定义可能不完整，请根据实际需求补充完整的测试函数。
     
  • 经典MATLAB中的遗传算法代码
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    本资源提供经典的MATLAB环境下遗传算法实现代码，适用于初学者学习与应用开发。包含了基本框架及优化示例，助力科研和工程问题求解。 遗传算法的经典MATLAB代码有助于初学者了解和应用该算法。
     
  • MATLAB中的经典遗传算法代码
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下运行的经典遗传算法源代码，适用于初学者学习和掌握遗传算法的基本原理与应用。 经典遗传算法的MATLAB代码用于寻找函数y=10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最小值。
     
  • 基于Go语言开发的定时任务管理系统的源代码.zip
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    这是一个使用Go语言编写的开源定时任务管理系统源代码包，提供了灵活的任务调度和执行功能。 使用Go语言开发的轻量级定时任务集中调度和管理系统用于替代Linux-crontab。该系统具备以下功能特性： - Web界面管理：支持通过Web界面创建、查看及编辑定时任务。 - crontab时间表达式：支持crontab格式的时间定义，精确到秒级别。 - 重试机制：当任务执行失败时可以自动进行重试操作。 - 超时控制：如果任务执行超过设定的超时时长，则会被强制结束。 - 依赖配置：允许设置A任务完成后才开始运行B任务。 - 权限管理：提供账户权限控制系统，以确保只有授权用户能够访问和修改相关资源。 此外，该系统还支持以下类型的任务： - Shell命令：在指定节点上执行shell脚本或命令。同时也可以选择让同一任务在多个不同节点并行运行。 - HTTP请求：通过调度器直接发起对特定URL的HTTP GET/POST等操作请求而不需依赖于远程服务器。 其他功能包括： - 查看和分析任务的历史执行结果及日志信息； - 通知机制：当有重要事件发生时，系统会根据配置向相关人员发送邮件、Slack消息或Webhook推送。
     
  • MATLAB经典小代码示例 - Classic_AMG_Demo: 代数多重网格(AMG)的经典展示
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    本项目提供了代数多重网格（AMG）方法的经典演示代码，使用MATLAB编写。适合研究和学习大规模稀疏线性系统的高效求解技术。 以下是关于经典代数多重网格方法（AMG）在MATLAB中的简单实现的描述：该代码演示了经典的代数多重网格方法，并且其求解器的主要过程和其他版本基本一致，包括平滑步骤前后的数量等参数设置也相同。源码简洁明了，易于理解。需要注意的是，在生成粗网格问题时可能会比较耗时。 此外，这里提供了一个“几何多重网格（GMG）”和“代数多重网格（AMG）”的简要对比：另一个测试案例是使用均匀三角形元素求解由FEM产生的线性系统，该测试数据通过MATLAB代码生成。参考文献包括Yousef Saad所著《稀疏线性系统的迭代方法》第二版和RDFalgout的文章《代数多重网格简介》，发表于2006年的科学与工程杂志第8卷第6期。