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多核学习代码的开发。

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简介:
该MATLAB代码专注于多核学习,并特别适用于机器学习领域的各种应用场景,例如模型构建、数据分类以及其他相关任务。

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客服
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  • 编程
    优质
    多核学习编程代码是一本深入浅出地讲解如何利用现代处理器多核心架构优化程序性能的专业书籍。书中涵盖从基础理论到高级实践的广泛内容,包括并行计算原理、线程管理与同步、OpenMP及MPI等实用技术,并结合丰富示例指导读者掌握高效的多核编程技巧,以应对日益复杂的软件开发挑战。 多核学习的MATLAB代码适用于机器学习领域的应用,如建模和分类等。
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    《GIS二次开发学习代码》是一本专注于地理信息系统(GIS)软件开发的技术书籍,通过详细的示例和教程帮助开发者掌握高级功能定制与扩展技巧。 这段文字介绍了学习基本课程的要求,并涵盖了地图的多种打开方式、缓冲区分析以及叠加分析等内容。
  • 51单片机
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    本资源提供51单片机开发板的学习代码,适合初学者入门,涵盖基础编程知识与实践操作,帮助快速掌握单片机应用开发技能。 51单片机开发板的学习代码适合初学者学习使用,有经验的开发者可以跳过这部分内容。
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    本项目通过MATLAB实现了一种名为Multi-Kernel-Extreme-Learning-Machine (MKELM) 的算法。这是一种改进型的极限学习机,采用了多种内核函数以增强模型的学习能力与泛化性能。 Matlab代码实现多核极限学习机(Multiple Kernel Extreme Learning Machine)。主运行文件为mkELM_DEMO.m,测试数据集是heart。
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    本项目提供了一套基于Matlab的数据融合代码,专注于无监督多核学习技术,特别适合于复杂数据分析过程中的降维处理。 数据融合的MATLAB代码实现了无监督多核学习(U-MKL),这是一种用于降低维数的技术,基于Lin等人提出的有监督MKL方法。通过结合特征内核,它可以最佳地整合异构信息并加权每个输入对最终结果的影响。U-MKL能够处理不同类型的描述符,并将其复杂性简化为低维度的表示形式,从而突出输入数据的主要特性。有关此技术的更多信息,请参考Sanchez-Martinez等人的文章。 使用该代码(或其修改版本)发表的研究报告应引用以下文献:林Y.、刘T.和C.Fuh,《多核学习以减少维数》, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,33: 1147-1160, 2011年。 此外,请参考S.Sanchez-Martinez等人在《医学图像分析》,第35卷:70-82页(2017)的论文,该文详细介绍了当前MATLAB实现的具体内容。
  • 控制
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    本项目致力于提供一套全面且易于使用的迭代学习控制系统开源代码资源库。旨在为学术研究与工业应用中的ILC算法开发和优化提供支持。 适合学习借鉴和应用的程序框架提供了一个良好的起点,帮助开发者理解和构建类似的应用程序。这样的资源能够为初学者提供必要的指导和支持,同时也便于有经验的开发人员进行参考和扩展。
  • 研旭DSPF28335全套实例
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    《研旭DSPF28335开发与学习全套实例代码》是一套全面指导TI公司的TMS320F28335数字信号控制器编程和应用的教程,包含大量实践案例和完整源码,适合初学者和进阶开发者使用。 研旭开发板TMS320F28335配套资料使用条款: 1) 本站不保证所提供资源的完整性和安全性; 2) 使用前请务必进行病毒扫描(这也是您在使用其他网络资源时必须注意的事情); 3) 对于由本站提供的程序导致您的网站或计算机受到严重后果,我们将不负任何责任; 4) 转载本站提供的资源,请勿删除本说明中的注释/文档; 5) 本站提供的一部分资料是通过网上搜集而来,如若该程序涉及侵犯到您的版权,请立即告知我们。
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    该资源为核极限学习机相关资料,包含算法介绍、源代码及应用案例。适用于研究机器学习与神经网络领域的学者和开发者。下载后请查阅文件中的详细说明以了解具体内容和使用方法。 核极限学习机 极限学习机 核极限学习机 核极限学习机.zip
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    本篇文章主要分享了作者在学习多核并行计算过程中的心得体会和实践经验,包括理论知识、编程技巧及优化策略等方面的内容。适合对并行计算感兴趣的读者参考阅读。 该资源采用独特的结构图形式进行整理,是对多核并行计算的全面总结。内容涵盖了并行与并发、各种锁机制、同步机制、互斥机制以及并发数据结构等方面的知识。通过这张图表的学习,对于掌握多处理器编程具有显著的指导意义。