TCPoke 宝可梦网络 概述 这就是所谓的全栈开发。 tcpoke_shield用于游戏链接电缆的 Teensy 2.0 屏蔽的 KiCAD 图纸。 tcpoke_teensy Arduino 草图，用于在原始 HID 模式下通过 Teensy 与 Game Boy 交谈。 tcpoke_chrome Chrome 应用程序谈论 USB HID 和 WebRTC。 tcpoke_server Clojure WebSocket 服务器，用于聊天和 WebRTC 启动。 有用的命令 启动服务器 lein run 3000 将服务器部署到 Heroku git subtree push --prefix tcpoke_server heroku master 编译 JSX jsx --watch jsx/ .

bp神经网络源码，一层隐含层。经过测试，可以使用。

通过混合转换和依赖于峰值时序的反向传播来启用深度峰值神经网络 这是与在发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法 培训分以下两个步骤进行： 训练ANN（'ann.py'） 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（'snn.py'） 档案文件 'ann.py'：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计，数据集，训练设置 'snn.py'：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 / self_models：包含ANN和SNN的模型文件 'ann_script.py'和'snn_script.py'：这些脚本可用于设计各种实验，它创建可用于运行多个模型的'script.sh' 训练有素的人工神经网络模型 训练有素的SNN模型 问题 有时，“ STDB”的激活在训练过程中会变得不稳定，从而

用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像：飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，船，卡车： 1.准备数据 我们需要将输入标准化，例如：$$ x_ {norm} = \ frac {x} {255}-0.5 $$ 我们需要将类标签转换为一键编码的向量。 使用keras.utils.to_categorical 。 2.定义要用来训练模型的架构 3.训练模型 该模型训练了10个时期 4. ##评估模型 在测试集上评估模型。 打印混淆矩阵。 在混淆矩阵中，单元格的颜色越亮表示该单元格中的值越高。 理想情况下，矩阵的对角线应为高值，以指示模型正确预测了真实标签。 5.可视化类激活图 以下代码将打印正在考虑的图像，它是对应的激活图，以及覆盖在图像上的激活图。 这有助于我们找出有助于网络进行预测/

python代码实现，可以调整网络结构，适用分类与回归问题，包含随机梯度下降、动量梯度下降，RMSProp、Adam优化算法。通过hyperopt优化调参，另外补充了一些测试demo

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智慧的 用于视觉质量评估的 Web 服务 为什么是智慧？ Wisual 是一个引擎，用于处理媒体之间的分析以评估它们的相似性。 可以使用一些不同的算法来处理相似性，例如： 信噪比 SSIM MS-SSIM 质量管理 模糊度量 阻塞指标 丢帧指标 噪声估计指标 ... Wisual 是一个完全开源的服务，可以安装并用作 Web 服务。

图卷积网络 这是图卷积网络的TensorFlow实现，用于图中节点的（半监督）分类任务，如我们的论文所述： Thomas N.Kipf，Max Welling，（ICLR 2017） 有关高级解释，请查看我们的博客文章： 托马斯·基普夫（Thomas Kipf），（2016） 安装 python setup.py install 要求 张量流（> 0.12） 网络 运行演示 cd gcn python train.py 数据 为了使用您自己的数据，您必须提供 N×N邻接矩阵（N是节点数）， N×D特征矩阵（D是每个节点的特征数），以及 N by E二进制标签矩阵（E是类数）。 看一看在load_data()函数utils.py为例。 在此示例中，我们加载引文网络数据（Cora，Citeseer或Pubmed）。 原始数据集可以在以下位置找到： : 。 在我们的版本中（请参

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