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高通机型更改MEID 和ESN的工具 工具的中兴厂商开发的工具 但支持大多数高通机型 软件小巧 没有更改MEID码与ESN参数 需要的友友下载使用

meid丢失写入工具WN_MEID_CDMAV1.00 工具虽然是努比亚官方内部流通的 但支持很多机型 可以改写meid 可以改写esn 需要链接手机操作 会使用的友友下载

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

ESN神经网络。一种基于ESN神经网络的移动机器人场景识别方法：从构成场景的图像序列中，提取ORB特征点，再从提取到的ORB特征点中，matlab2021a测试。

在NARMA时间序列预测任务中训练和测试ESN网络，仿真速度较慢，使用matlab2021a中测试。

ESN程式码GR_ESN_examples 训练Echo状态网络以了解简单模式的一些示例。 Matlab代码基于非常简单的ESN工具箱，该工具箱位于。

MATLAB的esn函数代码CHARC（还有更多！） 该存储库最初是作为用于表征水库计算机（CHARC）框架的MATLAB源代码的地方而开始的。 但是，它现在已经发展成为具有一些基本标准化的更大的生态系统，从而可以快速，轻松地整合思想和方法。 CHARC框架仍然很重要，可以应用于从数字动态系统到物理材料基板的许多计算“基板”。 使用CHARC的基本标准化函数结构，现在可以轻松编写自己的基础函数并将其直接应用于CHARC和其他脚本，例如MAP-elite，微生物GA（直接演变为任务）等。 由于有了此新更新，现在比以前更容易添加新任务，行为度量，优化方法等，使其成为进行实验和研究的有用场所。 有关如何使用一般生态系统的更多详细信息，请访问以获得一些基本教程。 *在最近更新之后，教程中的某些变量可能已更改名称。 ***免责声明：某些水库仍处于探索阶段，可能仍在开发中。 例如，参数和输入输出机制是当前的研究方向，因此可以随意使用/更改/改进任何实现。 该存储库中的内容： 要测试的水库： 回声状态网（ESN） 水库（RoR）：多水库架构 “深层” /管道ESN /储层（DeepESN） ESN

Deep_ESN_Pedrelli 该存储库包含以下论文中描述的DeepESN模型的实现： C. Gallicchio，A。Micheli，L。Pedrelli，“深度储层计算：关键实验分析”，神经计算，2017年，第1期。 268，第87-99页 它使用来自以下Luca Pedrelli的DeepESNpy Pyhon库的文件，这些文件经过修改可与本实验中的数据一起使用。 数据集 该研究的数据集可在以下位置找到： : 或者，在数据集文件夹中提供了一些小的示例集。 运行实验 可以使用以下文件运行以下实验： sweep.ipynb以运行参数扫描 single_model_full_traning.ipynb可以在更大的数据集上训练一个模型

可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号可修改ESN号