SJT 11350-2006 二维条码 紧密矩阵码 CM 信息产业部 行业标准

机器Lambda 用于深度前馈神经网络的随机函数梯度下降的纯功能Haskell实现。 为什么要对神经网络进行函数式编程？ 该库的目标是数学可读性：函数式编程与数学表达式之间的紧密耦合允许通过声明表达式而不是通过实现算法来操纵神经网络（或可以用数学方式表示的任何事物）。 通过声明其解决方案而不是执行算法来找到该解决方案来解决问题，可使程序员简洁明了。 例如，以下是针对给定输入计算神经网络输出的函数： output :: ( Floating t ) => Matrix t ->

使命宣言 该开源项目适用于统计和机器学习算法的Mathematica（Wolfram语言）实现，可用于数据分析，预测，预测和推荐系统。 许可事项 所有代码文件和可执行文件均具有GPL 3.0许可证。 有关详细信息，请参见 。 所有文档均带有Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可证。 有关详细信息，请参见 。 组织 在Mathematica软件包文件（“ * .m”）中给出了算法的实现。 在Mathematica笔

1.范围 　　本标准规定了二维条码中紧密矩阵码（Compact Matrix Code，以下简称CM码）的符号编码、符号结构和尺寸特征、纠错规则、参考译码算法以及符号质量要求。 　　本标准适用于CM码的生成与识别。 　　2.规范性引用文件 　　下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否使用这些文件的版本。凡是不注日期的引用文件，其版本适用于本标准。