Notes: Principles of fMRI 2 (Coursera)

course link: https://class.coursera.org/fmri1-001

? T1 time

WM = 600;

GM = 1000;

CSF = 3000.

? Time term

TR: how often we excite the nuclei;

TE: how soon after exciation we begin data collection.

时间： 2024-10-16 03:54:05

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C++基本要点复习--------coursera程序设计实习（PKU）的lecture notes

因为一些特性复杂,很多时候也用不到一些特性,所以忘记了,算是随笔,也当作一个临时查找的手册.没有什么顺序,很杂. 1.构造函数通过函数重载的机制可以有多个(不同的构造函数,参数个数,或者参数类型不同.),但是析构函数只能有一个.当没有在代码中写明构造或析构函数时,编译器会自动生成缺省的构造或析构函数.构造函数和析构函数都无返回值.另外,析构函数必须无参数.没写复制(拷贝)构造函数,编译器也会自动生成缺省的复制构造函数.复制构造函数会生成一个临时隐藏的对象,在调用一个以类对象作为参数的函数和调用一

Coursera公开课Functional Programming Principles in Scala习题解答：Week 2

引言 OK.时间很快又过去了一周,第一周有五一假期所以感觉时间绰绰有余,这周中间没有假期只能靠晚上加周末的时间来消化,其实还是有点紧张呢!后来发现每堂课的视频还有对应的课件(Slide).字幕(subtitles)可以下载,这样下载视频学习和在线学习就只差课程中间的Exercise了 Week 2主要讲函数,函数在Scala里是first-class citizen,可以在任意域内出现,这门课其实也是在借Scala来讲函数式编程原理.好了,不多说,进入习题解析. 这周的作业主要是使用函数来表示一

Coursera公开课Functional Programming Principles in Scala习题解答：Week 3

引言这周的作业其实有点复杂,需要完成的代码有点多,有点绕.本周的课程主要讲了Scala中的类.继承和多态,作业也很好的从各个方面考察了课程的内容.作业题目工程主要需要完成的部分是TweetSet.scala这个文件中的内容,比较新潮,都是和推特相关.其中定义了一个抽象类TweetSet,以及其的两个子类Empty.NonEmpty,表示空集和非空集.非空集使用二叉树来表示,二叉树的根是一个Tweet类对象,表示一条推特(用天朝的话来说叫做"微博"),一条微博哦不,一条推特包含user

Notes of Principles of Parallel Programming - partial

0.1 TopicNotes of Lin C., Snyder L.. Principles of Parallel Programming. Beijing: China Machine Press. 2008. (1) Parallel Computer Architecture - done 2015/5/24(2) Parallel Abstraction(3) Scable Algorithm Techniques(4) PP Languages: Java(Thread), MPI

Coursera公开课Functional Programming Principles in Scala习题解答：Week 1

引言工作之余参加了Coursera的公开课Functional Programming Principles in Scala,这个课是第三次开讲了,讲师仍然是Scala的祖师爷Martin Odersky先生.个人认为学习公开课最大的阻碍在于有些老师的口音实在是--不忍直视,比如最早在Coursera开授公开课的Andrew Ng(当然他现在是小老板了).幸好Martin大爷的英文口音不是很重,而且课程也不是很难,大家有兴趣可以去学习一下,地址在这里:https://class.course

Notes of Principles of Parallel Programming: Peril-L Notation

Content 1 syntax and semantic 2 example set 1 syntax and semantic 1.1 extending C Peril-L notation stands on the shoulder of C. 1.2 parallel threads forall(<intVar in (<index range specification>)){ <body> } 1.3 synchronized and coordinatio

Coursera - multi regression - notes

下一步plotData一大堆复杂逻辑太复杂我放弃 matlab选择列的方法 m =5000 rand_indices = randperm(m); #从m中随机排index #rand_indices(1:100) 选择前100个,是一个一维数组 sel = X(rand_indices(1:100), :); #X矩阵中可以这么选择行的原来

Neural Networks Learning----- Stanford Machine Learning（by Andrew NG）Course Notes

本栏目内容来自Andrew NG老师的公开课:https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性.尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断.特征提取和预测等问题,人工神经网络往往是最有利的工具.另一方面, 人工神经网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性. 神经网络模型解决问题的