[数学计算/工程计算] Introduction to Programming MATLAB

说明：This text provides an introduction to the numerical methods that are typically encountered (and used) in science and engineering undergraduate courses. The material is developed in tandem with MATLAB which allows rapid prototyping and testing of t
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[matlab例程] Numerical_methods__Stahel_2012

说明：The principal goal of this book is to provide the reader with a thorough knowledge of the fundamentals of numerical methods utilized in various disciplines in engineering and science
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[数学计算/工程计算] Approximations_Finite_Element_Methods

说明：In this section we introduce the idea of Galerkin approximations by considering a simple 1-d boundary value problem
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[数学计算/工程计算] SummationConvention

说明：Summation Convention and Vector Algebra
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[matlab例程] ADPCM

说明：ADPCM编译码器，可以将语音信号转换为ADPCM码，并将其译码为原声音源。(ADPCM encoder and decoder)
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[数学计算/工程计算] 1

说明：mathcad中简单离散时间信号的表示、图像、卷积和卷积之后的图像(The representation, image, convolution, and convolution of a simple discrete time signal in MathCAD)
<zenamr > 在 2025-11-20 上传 | 大小：14kb | 下载：0

[matlab例程] Chapter 5 (Monte Carlo Methods)

说明：讲解强化学习的基本思想，同时通过实例分析怎样编写强化学习(Explain the basic ideas of intensive learning and how to write intensive learning through an example.)
<xinjiangafanti > 在 2025-11-20 上传 | 大小：14kb | 下载：0

[matlab例程] Chapter 6 (Temporal Difference Learning)

说明：讲解强化学习中的Q学习和sarsa学习，并通过具体实例讲解怎样运用这些学习方法(Explain Q learning and sarsa learning in intensive learning, and explain how to use these learning methods through concrete examples)
<xinjiangafanti > 在 2025-11-20 上传 | 大小：24kb | 下载：0

[数据结构常用算法] 归并

说明：在大学编程实验课上的归并排序，。。。。。。。。。。。。(In the university programming experiment class merge sort)
<wangzh269 > 在 2025-11-20 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] LIFT-master

说明：基于训练端对端的深度卷积神经网络学习局部不变性特征(Local invariant feature of learning images based on the training end to end convolution neural network)
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[matlab例程] RBMLIB

说明：This is deep neural network
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[人工智能/神经网络/遗传算法] gcForest-master

说明：基于决策树构建深度森林模型实现较高特征表示能力相比深度卷积神经网络(Building deep forest model based on decision tree to achieve higher feature representation ability compared with deep convolution neural network)
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