（1）最顶层ViewerosgViewer::Viewer viewer（2）接着是grposg::Group* grp = new osg::Group;viewer.setSceneData(grp);（3）grp里面是rootosg::Group* root = new osg::Group;grp->addChild(root);（4）root里面定义了坐标轴和矩阵变换osg::re

【代码】【嵌入式修炼】89C52-LED灯间隔500ms亮灭。

【说明：这是强化学习工具箱的第一个基本示例，体系了大量设计要素。】生成envenv是强化学习的环境、world、动力学、边界，定义了操作空间。env = rlPredefinedEnv("BasicGridWorld");plot(env)【说明：plot(env)打开env图片之后，不要关闭，否则在train环节一直报错误。Error using matlab.graphics.primitiv

介绍本示例用于说明如何训练数字图像分类的堆栈自动编码器。多隐藏层神经网络可用于处理复杂数据集的分类问题，如图片。每一个层可以从不同的抽象层次进行学习。但是，训练包含多隐藏层的神经网络比较困难。一个可行的方法是每次只训练一个层。这个过程可以通过自动编码器的神经网络实现。首先通过无监督的自动编码器对隐藏层的每一层进行单独训练，然后训练最后一层softmax层；最后把各层进行组合形成一个堆栈网络，通过监

关键函数：newrb这是一个一维拟合问题。一维拟合其实已经有太多的方法，本文采用径向基函数进行拟合。【说明：单独看此示例并不能看出径向基网络的性能】输入数据和输出数据如下：X = -1:.1:1;T = [-.9602 -.5770 -.0729.3771.6405.6600.4609 ....1336 -.2013 -.4344 -.5000 -.3930 -.1647.0988 ....307

Deep Newwork Designer是深度学习工具箱中深度神经网络的设计工具，其在深度学习和强化学习中有重要作用。本文对其组成和使用方法进行说明。打开方式第一种：在Command Window里面输入Deep Network Designer，如下所示：Deep Network Designer第二种：在APPS中点击Deep Network Designed app，如下所示：打开后基本界

Simulink中便于搭建各类动力学与控制模型，通过将原有的控制器替换为AI控制器，可以方便使用已有模型，提供增量效果。本节的重点是如何引入Simulink模型作为env，其他的内容在之前的文章中已有说明。以水箱模型watertank为例，如下图所示：采用PI控制器，控制效果如下所示：将此PI控制器替换为神经网络控制器后，系统架构如下图所示：具体替换策略如下所示：（1）删去PID控制器；（2）增加

笔记1.理解C语言的关键是真正理解存储。每一个存储单元都有两个属性，一是存储器里面存放的内容，二是存储器的地址。2.C语言最容易出错的地方是与存储器相关的内存访问越界以及内存泄漏的问题。3.我们面对的数字系统是纯粹的逻辑系统，没有什么说不清的东西，有的时候表面上看起来好了的东西可能隐藏着更深的问题。编程规范1宏定义// 1 宏定义#define TRUE (1)#define FALSE (0)2

Julia编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的关注，最主要的原因正是其将 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性前所未有地结合在一起，支持并行处理，易于学习和使用，尤其适合科学和工程计算。官方文档链接：Julia Documentation · The Julia Language软件下载链接：Download JuliaJulia编程语言的新版本之所以受到整个人工智能界的

【说明：上一个螃蟹公母分类是二分类，本例为三分类】问题定义本示例采用神经网络从13个属性中对酒的类型进行区分：AlcoholMalic acidAshAlkalinity of ashMagnesiumTotal phenolsFlavonoidsNonflavonoid phenolsProanthocyanidinsColor intensityHueOD2