由我工具箱

① 我的手機上沒有工具箱是為什麼啊

現在手機基本上都沒有集合的工具箱軟體，一種情況是已經分散成單獨的軟體點圖標直接用，還有一種情況是是買來就不帶需要自己到商店裡下載

② MATLAB工具箱安裝有問題

換一個安來裝方法試一下自。
工具箱拷貝到matlab的安裝目錄\toolbox里
然後運行matlab，在file->set path里找到剛才的工具箱save下
再file->preferences->general中update一下就可以了。

③ matlab神經網路工具箱訓練出來的函數，怎麼輸出得到函數代碼段

這樣：

clear;

%輸入數據矩陣

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充數據

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%輸入層有兩個，樣本數為1000

p=[p1;p2];

%目標（輸出）數據矩陣，待擬合的關系為簡單的三角函數

t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);

%對訓練集中的輸入數據矩陣和目標數據矩陣進行歸一化處理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神經網路

net = newff(pn, tn, [200,10]);

%每10輪回顯示一次結果

net.trainParam.show = 10;

%最大訓練次數

net.trainParam.epochs = 5000;

%網路的學習速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%訓練網路所要達到的目標誤差

net.trainParam.goal = 10^(-8);

%網路誤差如果連續6次迭代都沒變化，則matlab會默認終止訓練。為了讓程序繼續運行，用以下命令取消這條設置

net.divideFcn = '';

%開始訓練網路

net = train(net, pn, tn);

%訓練完網路後要求網路的權值w和閾值b

%獲取網路權值、閾值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %輸入層到隱層1的權值

b1 = net.b{1} ; %輸入層到隱層1的閾值

w2 = net.lw{2,1}; %隱層1到隱層2的權值

b2 = net.b{2} ; %隱層1到隱層2的閾值

w3 = net.lw{3,2}; %隱層2到輸出層的權值

b3 = net.b{3} ;%隱層2到輸出層的閾值

%在默認的訓練函數下，擬合公式為，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式計算測試數據[x1;x2]的輸出，輸入要歸一化，輸出反歸一化

in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);

y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);

%用bp神經網路驗證計算結果

out = sim(net,in);

out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);

(3)由我工具箱擴展閱讀：

注意事項

一、訓練函數

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向傳播演算法 ）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent.

2、traingda

Name：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自適應學習率的t梯度下降反向傳播演算法)

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

3、traingdx (newelm函數默認的訓練函數)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(帶動量的梯度下降的自適應學習率的反向傳播演算法)

Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

4、trainlm

Name：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向傳播演算法）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt optimization.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

註：更多的訓練演算法請用matlab的help命令查看。

二、學習函數

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的權值和閾值學習函數）

Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.

2、learngdm

Name：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（帶動量的梯度下降的權值和閾值學習函數）

Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.

註：更多的學習函數用matlab的help命令查看。

三、訓練函數與學習函數的區別

函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。

或者這么說：訓練函數是全局調整權值和閾值，考慮的是整體誤差的最小。學習函數是局部調整權值和閾值，考慮的是單個神經元誤差的最小。

它的基本思想是學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。

正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入,經各隱層逐層處理後,傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望的輸出(教師信號)不符,則轉入誤差的反向傳播階段。

反向傳播時，將輸出以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳,並將誤差分攤給各層的所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號,此誤差信號即作為修正各單元權值的依據。

④ 我裝的Microsoft Visual Studio 2010怎麼沒有工具箱

你只有打開那個界面設置的時候，控制項才會出現。

⑤ 魔獸世界工程學專業有[氪金工具箱]么,我怎麼從來沒見過有的話,是哪裡出的圖紙

聽說過魔鐵工具箱，泰坦神鐵工具箱，源質工具箱，還真沒聽說過氪金工具箱，哪個高玩做夢的時候杜撰的吧，資料庫里也找不到這東西的

⑥ 我的應用寶怎麼沒有工具箱，我想解除root，謝謝解決方法

從應用寶軟體工具箱上面找到解除root對手機操作。
就能將root解除了。
在電腦上下載應用寶軟體，打開工具箱，找到解除root。
先把手機連接到電腦上，再使用工具對手機操作。
root許可權就解除了。

⑦ 應用寶裡面哪裡有工具箱

這個不是手機版本的，是電腦版本才有工具箱的。
應用寶的工具箱應該是PC版的回也就是電腦里的吧，這個答是在上面我的手機界面，左下角有工具箱。不過一般是不用手動去的，你把手機的設置——開發者選項——USB調試——打開之後，連入電腦。這個時候是會自動進到這個界面的，所以很好找的啦。
在工具箱裡面有一鍵root、手機資料備份和還原、優化、防盜之類的，都是挺實用的功能。

⑧ 我沒有電商工具箱 怎麼找回我的商品櫥窗

如果說你沒有電商工具箱的話，你是可以通過江陰累搜索，找到你的商品的一個櫃創的。

⑨ 由我工具箱是什麼寫的

Fishing toolbox

⑩ 為什麼我摩托車上面裝了一個工具箱總是有人問我那是什麼，很明顯一看就是工具箱啊

是不是你自己做的手工粗糙了一點，或者你做的樣子太古板了，再或者外觀處理的不怎麼樣，讓人感覺的很特別