windows 環境下的所有報行指令, 如winver 檢查Windows版本 wmimgmt.msc 打開Windows管理體系結構(wmi) wupdmgr Windows更新程序 wscript Windows腳本宿主設置 write 寫字板 等等...其它的指令瑪
標簽: Windows windows wmimgmt wupdmgr
上傳時間: 2013-12-26
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演算法是指利用電腦解決問題所需要的具體方法和步驟。也就是說給定初始狀態或輸入數據,經過電腦程序的有限次運算,能夠得出所要求或期望的終止狀態或輸出數據。本書介紹電腦科學中重要的演算法及其分析與設計技術
標簽: 算法
上傳時間: 2017-06-09
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一份射頻PCB設計的經驗總結。涉及到手機,GPS,等高頻電路的PCB設計方法。
標簽: PCB
上傳時間: 2017-07-21
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Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上傳時間: 2013-12-25
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learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標簽: learningMatlab 172 199 173
上傳時間: 2013-12-20
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metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n m. § î c ký hiÖ u An m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1 m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n 1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.
標簽: metricmatlab 203 184 tr
上傳時間: 2017-07-29
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MP3 PCB布局設計指南.pdf 只供學習之用
上傳時間: 2018-04-17
上傳用戶:yulin3192
印刷電路板(PCB )設計佈局指南,主要應用註釋
上傳時間: 2021-11-30
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ,環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內存,并且采用柵 格法進行路徑規劃,其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡,其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入,神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習,其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下:開 始時網絡的權值隨機地賦值 , 其后接下式進行學 習: , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經元 1在t時刻對 應的權值 ;a(∽ 謂整系 數 ; (『l網絡的輸八矢量;Ⅳ():學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (,) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ,如果神 經元 的數量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 .節點就會表示更多的區域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節點是對整個 自由空間 的學 習,而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義,在每個學習階段的結柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應該采用較少的網絡 節點升 始學習,逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習,自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構,可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息.如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中,可采用人】:神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ,足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息,在盡可能短的時問內
上傳時間: 2022-02-12
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全部都是個人珍藏開關電源書籍,學習完不成大牛你們來找我~1、《反激式開關電源設計、制作、調試》_2014年版2、《交換式電源供給器之理論與實務設計》3、《精通開關電源設計》_2008年版4、《開關電源的原理與設計》_2001年版5、《開關電源故障診斷與排除》_2011年版6、《開關電源設計》第2版_2005年版7、《開關電源設計與優化》_2006年版8、《開關電源設計指南》_2004年版9、《開關電源手冊》第2版_2006年10、《新型開關電源優化設計與實例詳解》_2006版11、開關電源專業英語
標簽: 開關電源
上傳時間: 2022-06-01
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