آموزش متلب، کتاب آموزش جعبه ابزار شبکه عصبی (Neural Network Toolbox) در نرم افزار MATLAB

اختصاصی از حامی فایل آموزش متلب، کتاب آموزش جعبه ابزار شبکه عصبی (Neural Network Toolbox) در نرم افزار MATLAB دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کتاب آموزش جعبه ابزار شبکه عصبی (Neural Network Toolbox) در نرم افزار MATLAB، این کتاب از مجموعه کتاب های کاربردی و مفید نرم افزار متلب بوده که مبحث شبکه عصبی و ابزارهای پرکاربرد آن را در نرم افزار متلب تشریح می نماید. این کتاب مشتمل بر 13 فصل، 744 صفحه، به زبان انگلیسی روان، تایپ شده، با فرمت PDF، توسط شرکت سازنده نرم افزار متلب (Math works) به ترتیب زیر گردآوری شده است:

Chapter 1: Introduction

Chapter 2: Neuron Model and Network Architectures

Chapter 3: Perceptrons

Chapter 4: Adaptive Linear Filters

Chapter 5: Back propagation

Chapter 6: Radial Basis Networks

Chapter 7: Self Organizing Networks

Chapter 8: Learning Vector Quantization

Chapter 9: Recurrent Networks

Chapter 10: Applications

Chapter 11: Advanced Topics

Chapter 12: Network Object Reference

Chapter 13: Reference

 

جهت خرید کتاب آموزش جعبه ابزار شبکه عصبی (Neural Network Toolbox) در نرم افزار MATLAB به مبلغ فقط 2000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.

!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!

!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!

با خرید حداقل 10000 (ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل [phone] ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.

اختصاصی از حامی فایل Multi-provider cloud computing network infrastructure optimization دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Multi-provider cloud computing network infrastructure optimization

ژورنال:Future Generation Computer Systems

سال:February 2016

قیمت اصلی:19.95$

Highlights

•

Byte-hit rate and hit rate could be optimal simultaneously in a nonuniform cost model.

•

i-Cloud outperformed popular LRU, GDSF and LFUDA schemes in a nonuniform cost environment.

•

i-Cloud’s performances were stable and close to those of infinite cache size.

•

Window size had small performance effect when relative cache sizes were big.

•

Accounting data-out charge rates improved all performance aspects at small cache sizes.

---

Abstract

Cloud-adopting enterprises have been increasingly employing multiple cloud providers concurrently, for example, to consume unique services and to mitigate data lock-in risk. As a consequence, the enterprises must be able to address contrasting quality-of-service degrees offered by the different providers. This paper presents an intelligent cloud cache eviction approach, namely i-Cloud, as the core component of a client-side cloud cache. i-Cloud is capable of reducing public cloud data-out expenses, improving cloud network scalability and lowering cloud service access latencies specifically in multi-provider cloud environments. Trace-driven simulations have shown that i-Cloud outperformed well-known approaches in all performance metrics. In addition, i-Cloud is not only able to achieve optimal performances in all metrics simultaneously but also delivered relatively stable performances across all performance metrics. The results have also indicated that taking the nonuniformity of data-out charge rates into cache eviction decisions improved caching performances in all metrics.

Keywords

• Cache replacement, Multi provider cloud, Federated cloud, Hybrid cloud, Artificial neural network, Cost saving ratio