由我工具箱

① 我的手机上没有工具箱是为什么啊

现在手机基本上都没有集合的工具箱软件，一种情况是已经分散成单独的软件点图标直接用，还有一种情况是是买来就不带需要自己到商店里下载

② MATLAB工具箱安装有问题

换一个安来装方法试一下自。
工具箱拷贝到matlab的安装目录\toolbox里
然后运行matlab，在file->set path里找到刚才的工具箱save下
再file->preferences->general中update一下就可以了。

③ matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：

clear;

%输入数据矩阵

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充数据

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%输入层有两个，样本数为1000

p=[p1;p2];

%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数

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

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神经网络

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

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 5000;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

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

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net = train(net, pn, tn);

%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b

%获取网络权值、阈值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值

b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值

w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值

b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值

w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值

b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值

%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化

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

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

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

%用bp神经网络验证计算结果

out = sim(net,in);

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

(3)由我工具箱扩展阅读：

注意事项

一、训练函数

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）

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(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)

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函数默认的训练函数)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法)

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反向传播算法）

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).

注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。

二、学习函数

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数）

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（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数）

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

注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。

三、训练函数与学习函数的区别

函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。

或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。

它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

④ 我装的Microsoft Visual Studio 2010怎么没有工具箱

你只有打开那个界面设置的时候，控件才会出现。

⑤ 魔兽世界工程学专业有[氪金工具箱]么,我怎么从来没见过有的话,是哪里出的图纸

听说过魔铁工具箱，泰坦神铁工具箱，源质工具箱，还真没听说过氪金工具箱，哪个高玩做梦的时候杜撰的吧，数据库里也找不到这东西的

⑥ 我的应用宝怎么没有工具箱，我想解除root，谢谢解决方法

从应用宝软件工具箱上面找到解除root对手机操作。
就能将root解除了。
在电脑上下载应用宝软件，打开工具箱，找到解除root。
先把手机连接到电脑上，再使用工具对手机操作。
root权限就解除了。

⑦ 应用宝里面哪里有工具箱

这个不是手机版本的，是电脑版本才有工具箱的。
应用宝的工具箱应该是PC版的回也就是电脑里的吧，这个答是在上面我的手机界面，左下角有工具箱。不过一般是不用手动去的，你把手机的设置——开发者选项——USB调试——打开之后，连入电脑。这个时候是会自动进到这个界面的，所以很好找的啦。
在工具箱里面有一键root、手机资料备份和还原、优化、防盗之类的，都是挺实用的功能。

⑧ 我没有电商工具箱 怎么找回我的商品橱窗

如果说你没有电商工具箱的话，你是可以通过江阴累搜索，找到你的商品的一个柜创的。

⑨ 由我工具箱是什么写的

Fishing toolbox

⑩ 为什么我摩托车上面装了一个工具箱总是有人问我那是什么，很明显一看就是工具箱啊

是不是你自己做的手工粗糙了一点，或者你做的样子太古板了，再或者外观处理的不怎么样，让人感觉的很特别