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使用虚拟机vmware workstation安装Linux操作系统(Ubuntu)安装教程

虚拟机和硬盘安装的优缺点如下:下面简单介绍一些使用虚拟机安装Linux操作系统教程。首先,需要安装虚拟机。虚拟机安装教程可参考博客:vm虚拟机安装教程及注意事项这里不过多赘述。Ubuntu操作系统的安装包括以下几步:1.下载镜像下载地址:https://ubuntu.com/download/desktop稍等片刻就可以开始下载,预计20min左右就可以下载完成。2.创建系统创建新的虚拟机使用默认

vm虚拟机安装教程及注意事项

前言1.此教程仅适用于新手,自己用的没问题就不用看了。2.此教程虚拟机使用的是VMware workstations,安装的是win7操作系统。正文1.先去官网下载vmware workstation主程序。----如果你的电脑是win10,需要安装win7虚拟机的话,前往官网安装,官网地址:https://www.vmware.com/cn/products/workstation-pro/wo

#虚拟机
简单介绍一下tensorflow与pytorch的相互转换(主要是tensorflow转pytorch)

本文以一段代码为例,简单介绍一下tensorflow与pytorch的相互转换(主要是tensorflow转pytorch),可能介绍的没有那么详细,仅供参考。由于本人只熟悉pytorch,而对tensorflow一知半解,而代码经常遇到tensorflow,而我希望使用pytorch,因此简单介绍一下tensorflow转pytorch,可能存在诸多错误,希望轻喷~.........

#tensorflow#pytorch#python +1
使用虚拟机vmware workstation安装Linux操作系统(Ubuntu)安装教程

虚拟机和硬盘安装的优缺点如下:下面简单介绍一些使用虚拟机安装Linux操作系统教程。首先,需要安装虚拟机。虚拟机安装教程可参考博客:vm虚拟机安装教程及注意事项这里不过多赘述。Ubuntu操作系统的安装包括以下几步:1.下载镜像下载地址:https://ubuntu.com/download/desktop稍等片刻就可以开始下载,预计20min左右就可以下载完成。2.创建系统创建新的虚拟机使用默认

Photoshop简单案例(9)——利用PS去水印的四种方法

本文将介绍利用PhotoShop去水印的四种方法。

文章图片
#photoshop#ui
MATLAB Coder工具箱介绍【如何利用MATLAB Coder将.m文件生成C/C++代码?】

目录一、MATLAB Coder介绍二、配置C/C++编译器三、MATLAB Coder介绍3.1 进入MATLAB Coder界面3.2 MATLAB Coder步骤介绍四、案例1——将m文件转变为C/C++代码4.1 准备用于产生代码的MATLAB算法4.2 检查MATLAB代码的兼容性4.3 产生最终使用的源代码或MEX五、案例2——将m文件转变为C/C++代码5.1 准备用于产生代码的MA

#matlab#c++#c语言 +1
MATLAB示例——图像中圆的识别与判断

目录一、基本介绍二、程序代码2.1 加载图像2.2 灰度化与二值化2.3 形态学处理2.4 寻找边界2.5 确定圆形对象一、基本介绍本案例将介绍检测图像中的圆并判断其圆度。二、程序代码2.1 加载图像加载图像代码如下:I = imread('pillsetc.png');figure(1),imshow(I);%显示原始图像运行效果如下:2.2 灰度化与二值化灰度化与二值化代码如下:I2 = rg

#matlab#图像处理#计算机视觉
循环神经网络案例(2)——利用MATLAB搭建循环神经网络进行厄尔尼诺指数预测

时间序列是按时间顺序组织的数字序列,是数据分析中重要的处理对象之一。时间序列的主要特点是数据获取方式一般具有客观性,能反映某种现象的变化趋势或统计指标,进而预测未来走向,这在本质上也是一个回归预测的问题。长短期记忆网络(LSTM)是一种常用的循环神经网络,适合处理有更长时间跨度的内部记忆,被广泛应用于时间序列分析,能够保持数据的内在持续性,反映数据的细粒度走势,具有良好的预测效果。

#神经网络#rnn#lstm +1
S-function入门及案例详解(4)——S-function进阶案例之连续/离散状态空间表达式的S-function实现

目录1.案例描述2.案例详解3.输出波形1.案例描述给定二阶传递函数 G(s)=133s2+25sG(s)=\frac{133}{s^2+25s}G(s)=s2+25s133​,及其状态空间表达式:x˙=(0−10−25)x+(0133)u\dot{x}=\left(\begin{array}{lcr}0 & -1 \\0 & -25 \\\end{array}\right)x+\

#matlab
奇异值分解(SVD)基础概念及MATLAB仿真

奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)不仅广泛应用于机器学习领域,也在控制理论中有着广泛的应用。本文主要介绍SVD的基本原理。一、预备知识1.1 特征值与特征向量设 A 是n阶方阵,如果存在数λ和非零n维列向量 x,使得 Aα=λα 成立,则称 λ 是矩阵A的一个特征值(characteristic value),而α是矩阵A对应于特征值λ的特征向量(E

#机器学习#线性代数
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