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DeepLearning Toolbox 安装

时间: 2025-02-26 17:27:50 浏览: 204
### 安装 Deep Learning Toolbox 的方法 #### 下载工具包 可以从 GitHub 上获取 `DeepLearnToolbox` 工具包。访问链接 [https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox](https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)，下载 `deepLearnToolbox-master.zip` 文件并解压缩至本地磁盘[^1]。 #### 查看 MATLAB 根目录 为了正确配置环境，在 MATLAB 命令窗口中输入 `matlabroot` 并执行，这会显示当前 MATLAB 版本的安装位置。例如，得到的结果可能是类似于 `D:\matlab\MATLAB2` 这样的路径[^2]。 #### 移动文件夹 接着，需将已解压的 `DeepLearnToolbox-master` 文件夹移动到上述获得的 MATLAB 根目录下的 `\toolbox` 子文件夹内。假设根目录为 `D:\matlab\MATLAB2`，那么目标路径应为 `D:\matlab\MATLAB2\toolbox\DeepLearnToolbox-master`。 #### 添加路径 最后一步是在 MATLAB 中设置新的工作路径以便能够调用该工具箱的功能。通过命令行输入如下指令来完成此操作： ```matlab addpath(genpath('D:\matlab\MATLAB2\toolbox\DeepLearnToolbox-master')) ``` 注意替换上面代码中的路径部分以匹配实际存储的位置。 另一种更简便的方式是利用MATLAB内置的应用程序商店来进行安装。启动MATLAB后，可以通过点击界面上方菜单栏里的“主页”，随后选择“附加功能”—> “管理附加功能”。在此处可以搜索名为 "Deep Learning Toolbox" 的插件，并按照提示完成在线安装过程[^3]。
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Matlab-Deep Learning Toolbox

Deep Learning Toolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。 对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。 了解深度学习工具箱的基础知识 深度学习图像 从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务 使用时间序列，序列和文本进行深度学习 为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络 深度学习调整和可视化 绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能 并行和云中的深度学习 通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络 深度学习应用 通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程 深度学习导入，导出和自定义 导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储 深度学习代码生成 生成MATLAB代码或CUDA ®和C ++代码和部署深学习网络 函数逼近和聚类 使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类 时间序列和控制系统 基于浅网络的模型非线性动态系统; 使用顺序数据进行预测。
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包 Deprecation notice. ----- This toolbox is outdated and no longer maintained. There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/) I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox. Best, Rasmus. DeepLearnToolbox ================ A Matlab toolbox for Deep Learning. Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data. It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture. A good overview of the theory of Deep Learning theory is [Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf) For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng. * [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007) * [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010) * [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011) If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284) @MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012", } Contact: rasmusbergpalm at gmail dot com Directories included in the toolbox ----------------------------------- NN/ - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks CNN/ - A library for Convolutional Neural Networks DBN/ - A library for Deep Belief Networks SAE/ - A library for Stacked Auto-Encoders CAE/ - A library for Convolutional Auto-Encoders util/ - Utility functions used by the libraries data/ - Data used by the examples tests/ - unit tests to verify toolbox is working For references on each library check REFS.md Setup ----- 1. Download. 2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox')); Example: Deep Belief Network --------------------- matlab function test_example_DBN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weights rand('state',0) dbn.sizes = [100]; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; opts.momentum = 0; opts.alpha = 1; dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts); dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts); figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights %% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NN rand('state',0) %train dbn dbn.sizes = [100 100]; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; opts.momentum = 0; opts.alpha = 1; dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts); dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts); %unfold dbn to nn nn = dbnunfoldtonn(dbn, 10); nn.activation_function = 'sigm'; %train nn opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.10, 'Too big error'); Example: Stacked Auto-Encoders --------------------- matlab function test_example_SAE load mnist_uint8; train_x = double(train_x)/255; test_x = double(test_x)/255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); %% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN % Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE) rand('state',0) sae = saesetup([784 100]); sae.ae{1}.activation_function = 'sigm'; sae.ae{1}.learningRate = 1; sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5; opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; sae = saetrain(sae, train_x, opts); visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)') % Use the SDAE to initialize a FFNN nn = nnsetup([784 100 10]); nn.activation_function = 'sigm'; nn.learningRate = 1; nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1}; % Train the FFNN opts.numepochs = 1; opts.batchsize = 100; nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.16, 'Too big error'); Example: Convolutional Neural Nets --------------------- matlab function test_example_CNN load mnist_uint8; train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; train_y = double(train_y'); test_y = double(test_y'); %% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% error rand('state',0) cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer }; cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y); opts.alpha = 1; opts.batchsize = 50; opts.numepochs = 1; cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y); %plot mean squared error figure; plot(cnn.rL); assert(er<0.12, 'Too big error'); Example: Neural Networks --------------------- matlab function test_example_NN load mnist_uint8; train_x = double(train_x) / 255; test_x = double(test_x) / 255; train_y = double(train_y); test_y = double(test_y); % normalize [train_x, mu, sigma] = zscore(train_x); test_x = normalize(test_x, mu, sigma); %% ex1 vanilla neural net rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples [nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.08, 'Too big error'); %% ex2 neural net with L2 weight decay rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decay opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex3 neural net with dropout rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex4 neural net with sigmoid activation function rand('state',0) nn = nnsetup([784 100 10]); nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation function nn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rate opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex5 plotting functionality rand('state',0) nn = nnsetup([784 20 10]); opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through data nn.output = 'softmax'; % use softmax output opts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samples opts.plot = 1; % enable plotting nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts); [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); %% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error % split training data into training and validation data vx = train_x(1:10000,:); tx = train_x(10001:end,:); vy = train_y(1:10000,:); ty = train_y(10001:end,:); rand('state',0) nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax output opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through data opts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samples opts.plot = 1; % enable plotting nn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally) [er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y); assert(er < 0.1, 'Too big error'); [![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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标题中提到的"Delphi 12 控件之TeeChartVCLFMX-2024.40.rar"指的是Delphi 12版本中使用的TeeChartVCLFMX图表控件的特定版本（2024.40版本）。Delphi是由Embarcadero Technologies开发的一款流行的集成开发环境（IDE），专门用于使用Object Pascal和C++语言开发软件应用程序。该标题强调了Delphi 12环境下TeeChartVCLFMX控件的使用，这表明Delphi的图形用户界面（GUI）组件库中包含了一个专门用于创建复杂图表和图形的组件。 从描述中仅能得到的关于文件的名称是"TeeChartVCLFMX-2024.40.rar"，这意味着文件是一个压缩包，具体包含了一个TeeChartVCLFMX的图表控件，版本号为2024.40。它可能包含了在Delphi 12版本中使用该图表控件所需的所有文件，包括库文件、二进制文件、文档等。 标签"delphi 控件"简单而直接地指出了该文件属于Delphi编程环境中的一个控件类别，表明了目标用户是Delphi开发者，他们通常使用这些控件来丰富他们的应用程序界面或增强应用程序的功能。 文件名称列表提供了关于TeeChartVCLFMX压缩包内包含的具体文件及其用途的详细信息： 1. TeeChartVCLFMX-2024.40.exe：这个文件很可能是一个安装程序或可执行文件，用于安装或运行TeeChartVCLFMX图表控件。 2. Keygen.exe：这个文件名表明它可能是一个密钥生成器（Key Generator），用于生成软件的注册码或激活码，使得控件可以脱离试用限制或进行合法授权。 3. Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak：这个文件名暗示它包含了特定于Windows平台的Delphi 29（可能指的是Delphi 12的内部版本号）的二进制文件。pak文件是压缩包的一种格式，可能包含了运行TeeChartVCLFMX图表控件所需的库文件、DLLs、组件文件等。 4. TeeChartVCLFMX-2024.40 - D12.pdf：这是一个PDF格式的文件，很可能是用户手册或帮助文档，提供了对TeeChartVCLFMX图表控件版本2024.40在Delphi 12中的使用说明，安装指南，功能介绍或示例代码等。 综合以上信息，可以推断TeeChartVCLFMX-2024.40压缩包是为Delphi 12的开发人员提供了一个专业的图表解决方案，使得用户能够将图表功能集成到他们用Delphi开发的应用程序中。TeeChartVCLFMX可能包含各种图表类型（如条形图、折线图、饼图等），以及丰富的定制选项，如颜色、样式、图例、数据绑定、交互式功能等。开发者可以利用TeeChartVCLFMX提供的图表控件在应用程序中创建强大的数据可视化功能，这对数据分析、科学计算、商业智能、财务报告等领域特别有用。 开发者需要使用Delphi 12 IDE配合提供的组件安装程序或执行文件安装和配置TeeChartVCLFMX控件，通过阅读PDF文档来了解如何使用控件，并在需要时使用Keygen.exe激活控件。Delphi29Binaries-2024.40-windows.pak文件可能包含了控件运行所需的核心二进制组件。通过合理使用这些资源，开发者可以将TeeChartVCLFMX控件集成到自己的项目中，快速构建功能丰富的图表和数据可视化组件。
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【Keil-ARM性能优化全解】：代码监控与优化工具的实用技巧

# 摘要 本文对基于Keil-ARM平台的性能优化进行了系统性探讨，涵盖了性能监控工具的介绍、代码优化策略、系统资源管理以及综合案例分析。首先，介绍了Keil-ARM的性能监控工具及其在性能分析中的重要性，包括工具的配置和性能数据解读方法。其次，文中讨论了代码层面的优化，包括高效循环和条件语句的编写，函数内联与尾调用优化，以及编译器优化选项的应用。然后，深入分析了ARM系统资源分配、
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电子邮箱协议

<think>首先，用户的问题是：“我想了解电子邮箱相关的协议 请问电子邮件协议有哪些”。这直接询问电子邮件协议的种类。 从系统级指令中，我需要： - 使用中文回答。 - 结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保证回答真实可靠。 - 在行内数学表达式使用 $...$，但这里可能没有数学内容。 - 独立公式使用 $$...$$，但可能不需要。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识如 [^1]。 参考提供的引用： - 引用[1]: 讨论了SMTP、POP3和IMAP。 - 引用[2]: 提到电子邮件系统采用客户机/服务器模式，涉及接收和发送邮件。 - 引用[3]: 详细描述了P