一.导言 本教程适合对人工智能有一定的了解的同学,特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣.⼯程师和研究⼈员.但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,我们将从头开始解释每⼀个概念.虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程,但你只需了解基础的数学和编程,例如基础的线性代数.微分和概率,以及基础的 Python 编程本教程将全⾯介绍深度学习从模型构造到模型训练的⽅⽅⾯⾯,以及它们在计算机视觉和⾃然语⾔处理中的应⽤.我们不仅将阐述算法原理,还将基于 Apache MXNet 来演⽰它

今天自己在matlab中安装libsvm,下面是详细的步骤 1.首先下载libsvmhttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/我的matlab版本 R2016a,我的libsvm版本3.21 2.解压至指定目录将libsvm解压至XXX:\\MATLAB\R2016a\toolbox下,你也可以解压至你喜欢的地方,但是建议就解压在这里比较好. 3.现在大部分处理器都是64位的,我的也是64位的,所以就不说跟32位安装的区别了.进入libsvm-3.21中有

reference:http://blog.sina.com.cn/s/blog_167bbdec10102x113.html 在MATLAB中编译C/C++ 文件时出现以下情况: 说明缺少MinGW-w64 C/C++ 编译器.安装方法如下 1.下载MinGW-w64 C/C++ 编译器. 2.安装MinGW-w64 C/C++ 编译器.注意:按照默认路径安装.        安装在其他盘的话,再添加路径的时候会出现 'D:\TDM-GCC-64' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 3.

ROS_Kinetic_16 ubuntu(16.04)中安装使用Matlab(2015b)和ROS(kinetic) 参考网址:http://cn.mathworks.com/hardware-support/robot-operating-system.html?requestedDomain=www.mathworks.com# http://cn.mathworks.com/help/robotics/examples/get-started-with-ros.html 1 Matlab

下载工具箱 链接: http://www.cs.technion.ac.il/~ronrubin/software.html 下载好工具箱之后, 要将解压后的文件夹添加到MATLAB的安装目录下的toolbox文件夹里. 1. 点击主页中的设置路径. 2. 添加并包含子文件夹... 3. 添加完成之后, 保存 -> 关闭 设置好路经之后, 安装TDM-GCC编译器. 官网链接: http://tdm-gcc.tdragon.net/download 打开环境变量, 在系统变量中 点击 新建...

在学习<动手学深度学习>内容是,该内容用的是mxnet框架,在电脑本地安装过程中又容易出现错误,怎么也安装不上,所有的条件都尝试了. 汗颜,指的另谋他法. 只有在谷歌的学习平台上安装使用https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true使用. 安装方式 !pip install mxnet-cu92 参考: 检验是否安装正确Validate Your MXNet Installation import mx

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_53c7b1580102xjcw.html 老版本的Matlab自带lcc,在Matlab中输入mex -setup就可以选择.设置.如果电脑中还安装了VC之类的其它C编译器,Matlab也会列出,供你选择哪个编译器.但高版本的Matlab用起来没这么简单.我用2015b,输入mex -setup,提示:“错误使用 mex未找到支持的编译器或 SDK.您可以安装免费提供的 MinGW-w64 C/C++ 编译器:请参阅安装

1.licens文件以及dll文件的放置 MATLAB的安装镜像文件放置在D:\MATLAB,我们MATLAB安装在D:\MATLAB2019B,在激活过程中,我们需要破解文件夹中的license_standalone.lic文件拷贝到D:\MATLAB2019B\licenses中,再将破解文件夹D:\MATLAB\Matlab_R2019b_Win64_Crack\R2019b\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl中的dll文件拷贝到D:\MAT

因为windows版的matlab对编译器的识别不好.所以直接在网上下了已经编译好的libsvm文件放入toolbox文件夹就可以用libsvm了 libsvm已编译好的文件下载地址: 猛戳我下载 1.把下载好的文件放入*/matlab/toolbox中 2.在matlab中set path.把"*\Matlab 2013b\toolbox\libsvm-3.18\matlab"加入到path中 over

转:http://blog.csdn.net/u011718701/article/details/51452011 博主最近用vlfeat库做课题,网上搜索使用方法,一大片都会告诉你说:run(/vl_setup) 然后就好啦哈哈哈哈哈哈~~~~~~~~~~~~~~ But!理想很丰满,现实很骨感,当博主在官网下载了vlfeat并按照如下操作之后: MATLAB却出现了如下错误: Invalid MEX-file 'D:\codingtool\library\vlfeat\toolbox\me

近日在开始学习Machine Learning SVM 相关算法,将Matlab平台安装SVM的步骤记录如下,亲测可用: 开发环境: Windows 8 64 bit, Matlab 2016a, SVM toolbox: libsvm Libsvm 下载地址: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ UCI的机器学习训练和测试样本数据: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 步骤一: 下载libsv

1. 获取matlab的iso文件,并挂载到目录下2. sudo sh $(matlab_path)/matlab安装(破解,相关见说明)3. 加入系统路径,将$(matlab_install_path)中的bin/matlab链接到/usr/bin下. 4. 中文支持(根本原因,jre对于中文的支持有问题)   matlab中自带jre路径: $(matlab_path)/sys/java/jre/glnx86/jre/lib   (1). 建立字体目录(在fonts目录下)   (2). 复

[转自]http://cnyubin.com/?p=85 在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.

学Linux,上红联! 红联Linux门户|Linux通用技术|Linux发行版技术|Linux企业应用|Linux实验室|红联Linux论坛 Linux系统教程 Linux入门 Linux管理 Linux技巧 Linux命令 Ubuntu系统 Linux服务器 Linux数据库 Linux开发   您的位置: Linux系统教程 > Ubuntu系统 > 在虚拟机中安装Ubuntu Server 15.04 时间:2015-06-13来源:blgpl.blog.51cto.com 作者:XI

参考博文:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/50720691 0. Caffe安装及Matlab安装 1. Caffe中matcaffe配置 caffe的Matlab中只支持gcc-4.7,但是ubuntu14.04默认安装的是gcc-4.8.如果直接编译会出现warning,但最终也会显示编译成功.当然也可以选择安装gcc-4.7并降级,步骤如下: 下载并安装gcc-4.7和g++-4.7 sudo apt-get install gcc

在Ubuntu 12.04系统中安装配置OpenCV 2.4.3的方法   对于,在Linux系统下做图像识别,不像在windows下面我们可以利用Matlab中的图像工具箱来实现,我们必须借助OpenCV这个开源的图像处理库.但是如何在Ubuntu下面安装呢,其实初学者来说的确很蛋疼,需要配置依赖库的之类的很繁琐. 下面我就以我自己的安装经历给大家一个示例吧. Step 1:建立OpenCV所需的依赖关系.这是一般安装需要自己编译软件的第一步,也是最为重要的一步.在这里强烈建议大家安装一个“新

先简单的说说mcc.mbuild和mex到底怎么回事: mcc将M文件转换成C/C++文件和相应的MEX包裹文件(需要Matlab编辑器),但在特定条件下可以自动调用mbuild或者mex mex将C/C++文件(入口函数为mexfunction())编译成MEX(DLL)文件(需要C/C++编辑器) mbuild将C/C++文件(入口函数为main())生成可独立运行的C应用程序(需要C/C++编辑器) 一 mcc命令 Matlab编译器使用mcc命令能将一个M文件翻译成C文件,同时生成一个相

使用Matlab过程中,常常会缺少一些函数包导致无法运行,会显示未定义函数. 假如我要用sigshift( ) 这个移位函数,但Matlab中没有,就会提示错误:未定义函数或变量 'sigshift'. 这时就需要往Matlab中添加sigshift的工具包,通过网上查找或者自己编写sigshift()函数: function [y,n]=sigshift(x,m,n0) %实现y(n)=x(n-n0) %[y,n]=sigshift(x,m,n0) n=m+n0;y=x; 保存为sigshif

设置MATLAB中Current Folder的默认文件夹 在我们使用MATLAB的过程中,其Current Folder面板会给我们带来一定的便利性.但遗憾的是,MATLAB自身没有提供友好的设置界面,以供用户自如地设置Current Folder面板上的起始文件夹.这就给我们带来了一定的不便,毕竟每次启动MATLAB后都重新在Current Folder中设置到我们想要的文件夹地址会耗费一定的时间,也会影响我们的心情. 那么,我们应该如何在MATLAB中设置Current Folder面板上

在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.它可以在windows, Mac, 和Linux上使用.

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将