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matlab提取文件要素代码传递熵部分信息分解 针对单个试验的时间序列输入矩阵或包含与多个试验对应的多个矩阵的输入像元，计算传递熵的部分信息分解（PID）。 冗余部分信息项由Timme等人（2016年）描述的最小信息函数给出。 目录 依存关系 MATLAB R2019a：此处找到的所有函数均为.m文件。 调用了各种MATLAB内置函数。 用法 我们用时间序列/峰值训练来识别神经元。 要计算所有可能的神经元三元组的传递熵PID，请使用3个必填参数调用TE_PID.m ：输出文件名，矩阵或单元格以及正整数时延。 对于包含用于多个试验的多个矩阵的输入像元，输入像元必须为一维。 每个矩阵或单元格列应包含单个神经元的整个时间序列，即，列应代表神经元，而行则代表递增时间的观察值。 （可选）提供要为其计算PID的神经元三重态索引的列表。 否则，将为所有可能的三元组计算PID。 （可选）提供正整数时间分辨率，以便对输入数据进行分时。 输出被写入一个单独的文件。 7列按升序表示： target_index ， source1_index ， source2_index ， synergy ，冗余， un

软著代码整理工具，可以实现一键提取文件中的代码并且自动删去空行和注释，便于进行软著申请

matlab提取文件要素代码CUDA深度神经网络 这是某些深度神经网络（DNN）的实现。 我们密切关注，但是使用C ++ /代替Matlab或Octave。 每个神经网络体系结构都在单独的类中实现，其中一些由其他类组成。 我们已经有了以下架构的工作版本： 稀疏自动编码器（AE） Softmax回归（SM） 堆叠式自动编码器（SAE） 线性解码器（LD）（测试中） 数学 作为参考，我们在此提供每种体系结构的摘要信息。 实际上，我们主要给出了我们在代码中使用的方程式，因此请参阅参考资料以获取完整的说明。 请注意，我们的方程看起来可能与那里的方程并不完全一样，因为我们将给出同时处理大量数据的向量化版本。 但是首先，一些通用的符号： 象征 描述 数据输入大小。 特征向量的维数。 数据列大小。 要训​​练多少个特征向量。 尺寸数据矩阵。 每列都是一个特征向量。 维度的标签向量。 元素包含特征向量的标签。 向量和维度。 这不是单位矩阵。 1和维的矩阵。 这不是单位矩阵。 成本函数中的权重衰减参数。 梯度下降的学习率。 sigmod功能。 可能是什么（实数或矩阵）。 当应用于矩阵时，返回一个向量，该

axp资源提取工具

VFAE 是用 C++ 编写的基于 Windows 的工具，可从运行 Windows 操作系统的 VMDK 映像中提取文件。 该工具利用 VDDK（虚拟磁盘开发套件）API 进行繁重的工作，例如安装、打开和读取所选的 VMDK。 执行 vfae.exe 时，它​​会从脱机 VMDK 文件中复制文件。 该应用程序允许用户通过将结果输出到特定的输出文件来对 Windows 目录结构进行快速分类。 此外，如果需要，它还会执行 VMDK 本身的前后 MD5 哈希值。 对于特定的文件搜索目的，它会根据通过命令行传入的参数在离线 VMDK 中搜索任何文件类型。 此外，您可以提取在硬编码的“提取文件”目录中找到的那些文件，并提供提取的每个文件的 MD5 哈希值。

文件提取器，文件删除工具，支持通配符+扩展名，提取器将当前目录或子目录或该目录下的指定文件提取到目标文件夹下。如有需要可以直接联系作者，免积分下载。

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Java从压缩包中提取文件

遍历指定文件夹，根据文件夹内文件内容，取得文件信息，并汇总在一个EXCEL中