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MATLAB是一个编程和数值计算平台，被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。
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我们提供的matlab及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|matlab代写|Export Network and Generate Code
Export the network architecture created in Deep Network Designer to the workspace or Simulink and generate code to recreate the network and training.
- To export the network architecture with the initial weights to the workspace, on the Designer tab, click Export. Depending on the network architecture, Deep Network Designer exports the network as a LayerGraph lgraph or as a Layer object layers.
- To export the network trained in Deep Network Designer to the workspace, on the Training tab, click Export. Deep Network Designer exports the trained network architecture as a DAGNetwork object trainedNetwork. Deep Network Designer also exports the results from training, such as training and validation accuracy, as the structure array trainInfoStruct.
- To export the network trained in Deep Network Designer to Simulink, on the Training tab, click Export > Export to Simulink. Deep Network Designer saves the trained network as a MAT-file and generates Simulink blocks representing the trained network. The blocks generated depend on the type of network trained.
- Image Classifier – Classify data using a trained deep learning neural network.
- Predict – Predict responses using a trained deep learning neural network.
- Stateful Classify – Classify data using a trained recurrent neural network.
- Stateful Predict – Predict responses using a trained recurrent neural network.
To recreate a network that you construct and train in Deep Network Designer, generate MATLAB code. - To recreate the network layers, on the Designer tab, select Export > Generate Code.
- To recreate the network layers, including any learnable parameters, on the Designer tab, select Export > Generate Code with Initial Parameters.
- To recreate the network, data import, and training, on the Training tab, select Export > Generate Code for Training.
After generating a script, you can perform the following tasks. - To recreate the network layers created in the app, run the script. If you generated the training script, running the script will also replicate the network training.
- Examine the code to learn how to create and connect layers programmatically, and how to train a deep network.
- To modify the layers, edit the code. You can also run the script and import the network back into the app for editing.
数学代写|matlab代写|Deep Network Quantizer
Use the Deep Network Quantizer app to reduce the memory requirement of a deep neural network by quantizing weights, biases, and activations of convolution layers to 8-bit scaled integer data types. Using this app you can:
- Visualize the dynamic ranges of convolution layers in a deep neural network.
- Select individual network layers to quantize.
- Assess the performance of a quantized network.
- Generate GPU code to deploy the quantized network using GPU Coder ${ }^{\mathrm{T}}$.
- Generate HDL code to deploy the quantized network to an FPGA using Deep Learning HDL Toolbox ${ }^{\mathrm{Th}}$.
- Generate C++ code to deploy the quantized network to an ARM Cortex-A microcontroller using MATLAB Coder ${ }^{T r}$.
The Deep Learning Toolbox Model Quantization Library support package is a free add-on that you can download using the Add-On Explorer. Alternatively, see Deep Learning Toolbox Model Quantization Library. To learn about the products required to quantize and deploy the deep learning network to a GPU, FPGA, or CPU environment, see “Quantization Workflow Prerequisites”.
To explore the behavior of a neural network with quantized convolution layers, use the Deep Network Quantizer app. This example quantizes the learnable parameters of the convolution layers of the squeezenet neural network after retraining the network to classify new images according to the Train Deep Learning Network to Classify New Images example.
This example uses a DAG network with the GPU execution environment.
Load the network to quantize into the base workspace.
matlab代写
数学代写|matlab代写|Export Network and Generate Code
将在 Deep Network Designer 中创建的网络架构导出到工作区或 Simulink 并生成代码以重新创建网络和训练。
- 要将具有初始权重的网络架构导出到工作区，请在设计器选项卡上单击导出。根据网络架构，Deep Network Designer 将网络导出为 LayerGraph lgraph 或 Layer 对象层。
- 要将在 Deep Network Designer 中训练的网络导出到工作区，请在“训练”选项卡上单击“导出”。Deep Network Designer 将经过训练的网络架构导出为 DAGNetwork 对象 trainedNetwork。Deep Network Designer 还将训练结果（例如训练和验证准确度）导出为结构数组 trainInfoStruct。
- 要将在 Deep Network Designer 中训练的网络导出到 Simulink，请在 Training 选项卡上，单击 Export > Export to Simulink。Deep Network Designer 将经过训练的网络保存为 MAT 文件，并生成表示经过训练的网络的 Simulink 模块。生成的块取决于训练的网络类型。
- 图像分类器——使用经过训练的深度学习神经网络对数据进行分类。
- 预测——使用训练有素的深度学习神经网络预测响应。
- 有状态分类——使用经过训练的递归神经网络对数据进行分类。
- 状态预测——使用训练有素的递归神经网络预测响应。
要重新创建您在 Deep Network Designer 中构建和训练的网络，请生成 MATLAB 代码。 - 要重新创建网络层，请在 Designer 选项卡上选择 Export > Generate Code。
- 要重新创建网络层，包括任何可学习的参数，请在 Designer 选项卡上选择 Export > Generate Code with Initial Parameters。
- 要重新创建网络、数据导入和训练，请在“训练”选项卡上选择“导出”>“为训练生成代码”。
生成脚本后，您可以执行以下任务。 - 要重新创建在应用程序中创建的网络层，请运行脚本。如果您生成了训练脚本，运行该脚本也会复制网络训练。
- 检查代码以了解如何以编程方式创建和连接层，以及如何训练深度网络。
- 要修改图层，请编辑代码。您还可以运行脚本并将网络导入回应用程序进行编辑。
数学代写|matlab代写|Deep Network Quantizer
使用 Deep Network Quantizer 应用程序将卷积层的权重、偏差和激活量化为 8 位缩放整数数据类型，从而减少深度神经网络的内存需求。使用此应用程序，您可以：
- 可视化深度神经网络中卷积层的动态范围。
- 选择要量化的单个网络层。
- 评估量化网络的性能。
- 使用 GPU Coder 生成 GPU 代码以部署量化网络吨.
- 使用 Deep Learning HDL Toolbox 生成 HDL 代码以将量化网络部署到 FPGA吨H.
- 使用 MATLAB Coder 生成 C++ 代码以将量化网络部署到 ARM Cortex-A 微控制器吨r.
Deep Learning Toolbox 模型量化库支持包是一个免费的附加组件，您可以使用附加组件资源管理器下载它。或者，请参阅深度学习工具箱模型量化库。要了解量化深度学习网络并将其部署到 GPU、FPGA 或 CPU 环境所需的产品，请参阅“量化工作流程先决条件”。
To explore the behavior of a neural network with quantized convolution layers, use the Deep Network Quantizer app. This example quantizes the learnable parameters of the convolution layers of the squeezenet neural network after retraining the network to classify new images according to the Train Deep Learning Network to Classify New Images example.
This example uses a DAG network with the GPU execution environment.
Load the network to quantize into the base workspace.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。