『壹』 有没有老师了解Python用于Meta分析的工具包
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：
一个强大的N维数组对象Array；
比较成熟的（广播）函数库；
用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。
Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块，绘图和可视化依赖于matplotlib模块，matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多，而且大多数开源，主要有：
1.scikit-learn
scikit-learn是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI资助，偶尔Google也资助一点。
项目主页：
https://pypi.python.org/pypi/scikit-learn/
http://scikit-learn.org/
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
2.NLTK
NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然语言处理模块，包括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK常用于学术研究和教学，应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。NLTK提供超过50个语料库和词典资源，文本处理库包括分类、分词、词干提取、解析、语义推理。可稳定运行在Windows, Mac OS X和Linux平台上.
项目主页：
http://sourceforge.net/projects/nltk/
https://pypi.python.org/pypi/nltk/
http://nltk.org/
3.Mlpy
Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python机器学习模块，它是Cython的扩展应用。包含的机器学习算法有：
l回归
least squares,ridge regression, least angle regression,elastic net, kernel ridge regression,support vector machines(SVM),partial least squares(PLS)
l分类
linear discriminant analysis(LDA), Basicperceptron, Elastic Net,logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier
l聚类
hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering,k-means
l维度约减
(Kernel)Fisher discriminant analysis(FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel)Principal component analysis(PCA)
项目主页：
http://sourceforge.net/projects/mlpy
https://mlpy.fbk.eu/
4.Shogun
Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。目前Shogun的机器学习功能分为几个部分：feature表示，feature预处理，核函数表示,核函数标准化，距离表示，分类器表示，聚类方法，分布，性能评价方法，回归方法，结构化输出学习器。
SHOGUN的核心由C++实现，提供Matlab、R、Octave、Python接口。主要应用在linux平台上。
项目主页：
http://www.shogun-toolbox.org/
5.MDP
The Molar toolkit for Data Processing (MDP)，用于数据处理的模块化工具包，一个Python数据处理框架。
从用户的观点，MDP是能够被整合到数据处理序列和更复杂的前馈网络结构的一批监督学习和非监督学习算法和其他数据处理单元。计算依照速度和内存需求而高效的执行。从科学开发者的观点，MDP是一个模块框架，它能够被容易地扩展。新算法的实现是容易且直观的。新实现的单元然后被自动地与程序库的其余部件进行整合。MDP在神经科学的理论研究背景下被编写，但是它已经被设计为在使用可训练数据处理算法的任何情况中都是有用的。其站在用户一边的简单性，各种不同的随时可用的算法，及应用单元的可重用性，使得它也是一个有用的教学工具。
项目主页：
http://mdp-toolkit.sourceforge.net/
https://pypi.python.org/pypi/MDP/
『贰』 matlab神经网络工具箱怎么效果好
导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
进行训练
在这里插入图片描述
接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整
在这里插入图片描述
接下来一直next，在这儿点train
在这里插入图片描述
查看结果
在这里插入图片描述
导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
在这里插入图片描述
使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型
在这里插入图片描述
再将结果输出成excel就行啦
在这里插入图片描述
打开CSDN，阅读体验更佳
使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类_IT远征军的博客-CSDN...
在进行下面的实验前,需要先对数据进行训练得到caffemodel,然后再进行分类识别 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB调用训练好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下载了链接中的“kerasimporter.mlpkginstall”文件后,在matlab内用左侧的文件管理系统打开会进入一个页面,在该页面的右上角有安装的按钮,如果之前安装一直失败,可以通过这个安装按钮的下拉选项选择仅下载 下载还是有可能要用到VPN,但是相比...
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最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
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matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
matlab预测控制工具箱
matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
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BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
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用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。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。.
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matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
之前的神经网络相关文章： Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 4.深度学习(1) --神经网络编程入门 本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App里面找到神经网络工具箱 点击Next 选择对应的数据，注意选择好对应的输入和输出，还
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用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。
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matlab训练模型、导出模型及VC调用模型过程详解
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神经网络预测模型,matlab人工神经网络预测
谷歌人工智能写作项目：小发猫matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
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MATLAB_第二篇神经网络学习_BP神经网络
BP神经网络代码实现1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 非常感谢博主wishes61的分享. 1. BP神经网络的简介和结构参数 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络用于预测BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成。 正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各
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MATLAB神经网络拟合回归工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法~
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灰色预测工具箱matlab,Matlab灰色预测工具箱——走过数模
2009-07-02 23:05灰色预测几乎是每年数模培训必不可少的内容，相对来说也是比较简单，这里写了四个函数，方便在Matlab里面调用，分别是GM(1，1)，残差GM(1，1)，新陈代谢GM(1，1)，Verhust自己写得难免有所疏忽，需要的朋友自己找本书本来试验一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据（先保存网络，再使用网络）
1，保存网络。save ('net') % net为已训练好的网络，这里把他从workspace保存到工作目录，显示为net.mat文档。 2，使用网络。load ('net') % net为上面保存的网络，这里把他下载到workspace。y_predict = sim(...
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数学建模学习（79）：Matlab神经网络工具箱使用，实现多输入多输出预测
Matlab神经网络工具箱实现，实现多输入多输出预测
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热门推荐 如何利用matlab做BP神经网络分析（包括利用matlab神经网络工具箱）
利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱） 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进...
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bp神经网络预测案例python_详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络进行预测
如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络问题引出知识准备代码注解 问题引出 如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中也遇到了这样的问题，在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（呵呵，当然也可能是本人太菜）。通过不断调试，大致弄明白这两个函数对神经网络的存储。下面附上实例给大家做个说明，希望对跟我有一样问题的朋友有所帮助。 知识准备 如果只是需要在工作目录下保到当前训练好的网络，可以在命令窗口 输入：s
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matlab训练好的模型怎么用
神经网络
『叁』 “数据融合”总结1
融合标准 ：以融合数据与数据真实值的偏差作为数据融合方法的稳定性判定依据。
所提方法 ：加权最小二乘法在数据融合
常用的融合方法有：
加权最小二乘法融合
对于数据线性模型基于加权最小二乘法融合算法为：
所提方法 ：基于多维特征融合（几何特征、颜色特征和纹理特征）与 Adaboost-SVM 强分类器的车辆目标识别算法。
仅提取了大量特征，文中直接说对构建多维特征向量。
首先用光流法提取步态周期，获得一个周期的步态能量图（GEI）；然后分三层提取 GEI的 LBP特征，得到三层的 LBP图像；依次提取每层LBP图像的HOG特征，最后将每层提取的LBP和HOG特征融合（串联拼接），得到每层的新特征最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。
提出一个FLANN结构进行特征融合，functional link artificial neural networks。FLANN是一个单层非线性网络，输入X_k是n维向量，输出y_k是一个标量，训练数据集为{X_k, y_k}，偏置集合T用来增强网络的非线性能力，这些函数值的线性组合可扮氏液以用它的矩阵形式表示S=WT, Y=tanh(S)。FLANN和MLP的主要区别是FLANN只有输入和输出层，中间的隐藏层完全被非线性映射代替，事实上，MLP中隐藏层的任务由Functional expansions来执行。
三种Functional expansions :
提出了三种融合策略：早期融合、中期融合和晚期融合。早期融合也就是特征级融合，决策级融合也就是晚期融合。
特征级融合 ：
直接将不同方法提取的特征进行串联。
多核学习（Multiple kernel learning, MKL) :
参考自文献。MKL由巴赫创立。核学习算法在多类问题的分类任务中表现出良好的性能。为了将内核学习算法应用于特征组合，每个单独的内核与每个特征链接在一起。因此，特征组合问题就变成了核组合问题。在支持向量机中，采用单核函数，而在MKL中，利用核的求和或积定义了不同核的线性组合。
提出一种新颖的系统，它利用训练好的卷积神经网络（CNN）的多阶段特征，并精确地将这些特征与一系列手工特征相结合。手工提取的特征包括三个子集：
所提出的系统采用一种新颖的决策级特征融合方法对ECG进行分类，分别利用了三种融合方法：
在多数表决的基础上，将三种不厅物同分类器的个体决策融合在一起，并对输入的心电信号分类做出统一核裤的决策。
通过对图像进行对偶树复小波变换（DTCWT）和快速傅里叶变换（FFT）提取特征，将二者通过 算数加法（arithmetic addition） 融合为一个特征集合。
DTCWAT特征 ：对图像进行5层小波分解得到384个小波系数
FFT特征 ：采用傅里叶变换生成图像的绝对系数，然后排序后取前384个作为fft特征
算数加法特征融合 ：
本文提出了一种快速的特征融合方法将深度学习方法和传统特征方法相结合。
浅层网络结构 ：
每个特性的重要性应根据应用程序和需求的不同而有所不同。因此，为了实现动态权值分配，我们提出了多特征融合模型。
使用Curvelet变换进行特征提取，因为它有效地从包含大量C2曲线的图像中提取特征。Curvelet Transform具有很强的方向性,能更好地逼近和稀疏表达平滑区域和边缘部分。
我们应用了基于包装的离散Curvelet变换，使用了一个实现快速离散Curvelet变换的工具箱Curvelab-2.1.2。在实验中使用了默认的方向和5层离散Curvelet分解。
使用标准差进行降维
串联融合方法
在本文中，提出了一种深度多特征融合方法（Deep multiple feature fusion，DMFF）对高光谱图像进行分类。
基于gcForest的思想，提出了DMFF方法。
gcForest
gcForest模型主要包含两个部分：
DMFF
DMFF去掉了Multigrained Scanning，缺失了多样性输入，因为采用多特征来进行弥补。随即森林都是同一种类型。
『肆』 python基础:数据分析常用包
本文重点介绍pyhon最常用的几个库：
SymPy是python一个科学计算库，有一套强大的科学计算体系，覆盖了从基本的符号运算到计算数学、代数学、离散数学、量子物理等多个领域。可以完成诸如多项式求值、求极限、解方程、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。
虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大，但是Python以其语法简单、易上手、异常丰富的三方库生态，个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题。
Numpy是用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大的简化了向量矩的操作及处理。Python的不少数据处理软件包依赖于Numpy作为其基础架构的核心部分（如Scikit-learn, Scipy, Pandas和tensflow等）
Scipy是一个科学计算工具包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数据解的求解、信息处理等问帆知题。它是基于Numpy搭建的。可用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和宴轿肢Scipy协同工作，高效解决问题
Sklearn是一个机器学习包，它是基于Numpy, Scipy和matplotlib搭建。它的主要功能分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理，性能也很不错。
不过，sklearn不支持深度学习和强化学习，不支持图模型和序列预测，同时也不支持python之外的语言，不支持PyPy也不支持GPU加速。
常用子模块有：
Statsmodels用于拟合统计模型、参数据估计、假设检验、不确定性评估以及数据探索和可视化。相比sklearn，statsmodels更侧重于统计推理、p值和不确定性评价。常用子模块包括：
Matplotlib是python中类似于matlab的绘图工具，实际上matplotlib有一套完全依照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplot.pyplot模块中，这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib
Seaborn在matplotlib基础上进行封装的，但seaborn是针对统计绘图的。一般来说，seaborn能满足数据分析90%的的绘图需求。
Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数据组进行操作，晌世并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。
Seaborn可以做热力图、散点图、直方图、箱形图、树形图、热点图等等
Pandas是基于Numpy数组构建的，专门为处理表格和混杂数据设的，而Numpy更适合处理统一的数据数组数据。
参考资料：
『伍』 新型电子书包智慧教学系统是什么
新型电子书包智轿桐禅慧教学系统是一款真正实现数字化教育、智能学习、教学互动轮敏、学习减负、健康绿色的数字化书包。
学生可以通过无线网络与教师和班上其他同学进行互动。电子书包系统集触摸技术、液晶显闭尘示技术、平板电脑技术、超声波定位系统于一体，以移动终端+教育内容+服务平台三个核心要素为架构，包含掌上阅读工具、远程网上家教和一支精美的书写工具，让其真正成为孩子们学习和生活的信息助手。
电子书包作为信息技术与常规教学融合的新型教育信息化产品，为学生“减负”、改变教师教学模式、推动教育改革提供了切实可行的解决策略。
它的出现改变了传统的教学模式，实现了课堂空间上和时间上的拓展，同时激发了学生的自主学习意识和提升学生自主探究能力。
『陆』 NVIDIA Jetson Linux驱动程序包开发人员指南 - 介绍
Jetson开发人员套件和模块
Jetson模块和开发套件的软件
本文档支持的设备
开发人员指南主题-如何识别设备
NVIDIA ®Jetson™是全球领先的边缘AI平台。其适用于用于 深度学习 和计算机视觉的高性能和低功耗， 使其成为计算密集型项目的理想平台。Jetson平台包括各种Jetson模块以及NVIDIA JetPack™SDK。
每个Jetson模块都是一个包装为插件（系统模块System on Mole）形式的计算系统。NVIDIA提供了具有不同功能的各种Jetson模块。
Jetpack集成Jetson平台全家桶，从NVIDIA ®Jetson™Linux的驱动程序包（L4T）开始。L4T为Jetson平台提供了Linux内核，引导程序(bootloader)，NVIDIA驱动程序，闪存实用程序(flashing utilities)，示例文件系统(sample filesystem)等。
Jetson开发人员套件包括一个非生产规格的Jetson模块，该模块连接到参考载板上。它与JetPack SDK一起用于开发和测试用例的软件。Jetson开发人员套件不适用于生产用途。
Jetson模块适合在整个使用寿命内部署在生产环境中。每个Jetson模块出厂时均未预安装任何软件。您可以将其连接到为最终产品设计或购买的载板上，并将已开发的软件映像写入闪存。
NVIDIA JetPack SDK是用于构建AI应用程序的综合资源。它包括L4T以及加速开发的软件库，API，示例应用程序，开发人员工具和文档。
使用 NVIDIA SDK Manager 在您的Jetson开发人员工具包上安装L4T和其他JetPack组件。有关说明，请参阅相应的《 Jetson Developer Kit用户指南》 。或者，请参阅本文档的 快速入门指南， 以使用引导加载程序和文件系统来刷新您的Jetson模块，但不包括其他JetPack组件。
有关将完整的应用程序从Jetson开发人员工具箱移至生产载板上的生产Jetson模块的信息，请参阅Jetson模块的 平台适应和启动指南 。
您可以自定义L4T软件以适合您的项目需求。本开发人员指南包含了优化使用完整的Jetson产品功能集所需的信息。
NVIDIA Jetson Linux驱动程序包开发指南盖使用L4T支持任何在此表中所描述的模块和参考载板组合。
** PCB版本A02的P3449-0000载板仅与PCB版本A02的P3448-0000模块旁虚兼容。它们与P3448-0002模块不兼容。
有关各种Jetson模块和开发者工具包的更多信息，请参阅 Jetson开发者网站 和 Jetson常见问题解答 。
如果“开发人员指南”主题与所有受支持的Jetson设备无关，则其标题或子标题指定其范围。以下是此类标题的一些示例：
子标题的一些示例：
“ Jetson AGX Xavier”或“ Jetson TX2系列”的范围是运碰燃Jetson AGX Xavier或Jetson TX2的所有变体。
“ Jetson TX2”的范围仅是吵唯Jetson TX2（不是Jetson TX2 4GB或Jetson TX2i）。有时将Jetson TX2称为“the original Jetson TX2”，以强调它不包括Jetson TX2 4GB或Jetson TX2i。
『柒』 我的世界教育版电脑版安装的时候报错。程序包有问题,作为安装的一部分的程序
安装粗谈或者卸载软件时出现如下提示：Windows Installer 程序包有问御陆题，此安装需要的程序不能运行。请与您的支持人员或岩拆碰程序包开发商联系
解决方法：
1、按Win+R打开运行，输入service.msc回车，进入服务窗口;
2、查看Windows Intaller是否处于启动状态，如果没有则点击启动此服务;
3、如果问题依然存在，则Win+R打开运行，输入cmd并回车;
4、输入msiexec a.msi，点击回车;
5、再次打开服务列表，无论Windows Installer是否处于启动状态，都执行重启该服务操作;
6、完成后，再次运行或卸载安装程序setup.exe。
『捌』 老师让学习人工智能中常用分类和聚类算法和scilearn包的使用，请问应该怎么学习
Scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2.Pylearn2
Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。
3.NuPIC
NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。
4. Nilearn
Nilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。
5.PyBrain
Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。
6.Pattern
Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。
7.Fuel
Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。
8.Bob
Bob是一个的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和处理、机器学习和模式识别的大量包构成的。
9.Skdata
Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。
10.MILK
MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。
11.IEPY
IEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。
12.Quepy
Quepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。
现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。
13.Hebel
Hebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。
14.mlxtend
它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。
15.nolearn
这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。
16.Ramp
Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。
17.Feature Forge
这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。
这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）
18.REP
REP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。
它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。
19.Python 学习机器样品
用的机器学习建造的简单收集。
20.Python-ELM
这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。