基于scikit-learn的机器学习算法演示
基于CSD格式的常数乘法表达式生成
基于MCM算法的快速FIR滤波演示
数据定点化以及基于定点运算的FIR滤波演示
训练高斯朴素贝叶斯分类器进行分类并自动生成C测试代码的例子
演示使用scikit-learn训练决策树分类器，并自动生成C语言代码(数据文件)实现分类器推理运算
基于查表实现的快速COS算法演示
矩阵乘法的快速运算
基于仿射映射量化的矩阵乘法演示
搜寻多个常数乘法的表达式
使用pytorch训练手写数字识别神经网络，并自动生成C语言代码(数据文件)实现推理运算
使用pytorch训练手写数字识别神经网络，通过L1约束使得权重系数稀疏化(取值接近0)，并自动生成C语言代码(数据文件)实现神经网络推理运算
使用pytorch训练手写数字识别神经网络，通过在损失函数中加入量化约束，使得权重系数集中在特定格点附近
演示torch训练MNIST模型并用额外的loss量化，通过整数推理和浮点累积
使用ARM NEON指令优化代码的例子
演示基于scikit-learn训练分类器并导出ONNX模型过程
训练感知器进行分类并自动生成C测试代码的例子
演示用C++实现算法的动态链接库文件，并被python调用
搜索给定整数常数的合成公式，并生成快速乘法表达式
训练支持向量机进行分类并自动生成C测试代码的例子
tanh的几种近似计算方法