一个免安装的很小的文件比对工具，可以比较两个文件有什么不同，和cvs的那个与资源库同步有差不多的功能

地图 对称平均绝对百分比误差 (SMAPE)。 用法 smape（数据集） 计算数据集的对称平均绝对百分比误差。 此函数的范围是 (0, 200)。 例子 var smape = require ( 'smape' ) ; var dataset = [ { actual : 112.3 , predicted : 124.7 } , { actual : 108.4 , predicted : 103.7 } , { actual : 148.9 , predicted : 116.6 } , { actual : 117.4 , predicted : 78.5 } ] ; smape ( dataset ) // 19.735399185285672 执照 （麻省理工学院许可证） 版权所有 (c) 2014 尼克·普尔曼 特此授予任何人免费获

一个简单JAVA 小工程进行两个MYSQL数据库对象的比较，导入eclipse中,修改jdbc.properties文件中的JDBC信息，然后直接运行action包类中的main方法，生成EXCEL，excel中包含表，表中列，索引，函数过程差异比对结果。 这个主要比对的是表，表中列的基本信息比较，比较是否存在是否类型一致等，对于函数存储过程则只是简单的比较是否存在，内容没有比对。如果谁感兴趣可以完善该比对功能。 JAVA代码，不复杂，看看就明白，都是采用简单代码。 开发的环境： JDK1.7 eclipse

ode86 对以下形式的常微分方程组进行积分dy/dx=f(x,y), y(x0)=y0, 使用12阶，8阶和6阶龙格-库塔公式对。 该方法使用高阶公式（使用局部外推法）进行改进。 对于比 1e-6 严格的公差，结果预计将优于 ODE45。 另见 ODE23 ODE45 和 ODEDEMO.M。 基于代码 ODE45 CB Moler，25-3-1987，MathWorks, Inc. 误差控制方法和系数取自通道Tsitouras 和 SN Papakostas，“Runge-Kutta 方法的廉价误差估计”，SIAM J. Sci。 计算。 20(1999) 2067-2088。 已测试 MATLAB 版本：6.1

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

用MATLAB的间接平差法解决测角网问题，相关题目可修改角度得以实现运算

最小均方差滤波器MATLAB代码 Adaptive-Filter-Minimum-Mean-Square-Error- The adaptive minimum mean square error filter for noise removal for image processing coded in Matlab.

实验内容如下： 进行二维卷积实验，选做空洞卷积和残差卷积实验； 熟练的掌握卷积神经网络的基本操作； 卷积神经网络的组织架构； 卷积神经网络各参数对其有哪些影响； 空洞卷积和残差卷积的基本原理； 手动和PyTorch.nn两种方式实现卷积神经网络的编程； 压缩包包含内容： torch.nn实现二维卷积车辆分类实验 不同超参数对比 残差卷积实验 空洞卷积实验 前馈神经网络实现车辆分类实验 手动二维卷积实现车辆分类 实验设计说明书。

18级bjtu电子测量大作业，95分，有交互界面，是python设计（需有一定python基础哈）

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