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大數(shù)據(jù)分析

大智慧數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

大智慧數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，k線結(jié)構(gòu)解析，分析大智慧股票信息可以參考

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

上傳時間： 2017-05-25

上傳用戶：2467478207
MSTParser是以最大生成樹理論為基礎(chǔ)的判別式依存句法分析器。它將一科依存樹的得分看作是所有依存關(guān)系的得分的總和

MSTParser是以最大生成樹理論為基礎(chǔ)的判別式依存句法分析器。它將一科依存樹的得分看作是所有依存關(guān)系的得分的總和，從而依存分析的問題轉(zhuǎn)化成如何尋找最高得分的依存樹。

標(biāo)簽： MSTParser 分生成樹判別

上傳時間： 2017-06-04

上傳用戶：thinode
利用matlab對直流電動機的特性以及調(diào)速和啟動制動過程經(jīng)行了仿真分析

利用matlab對直流電動機的特性以及調(diào)速和啟動制動過程經(jīng)行了仿真分析，對了解直流電機的特性有很大的幫助。

標(biāo)簽： matlab 直流電動機制動仿真分析

上傳時間： 2014-12-21

上傳用戶：來茴
通過對其他國家對超載問題的治理措施及研究現(xiàn)狀的深入分析

通過對其他國家對超載問題的治理措施及研究現(xiàn)狀的深入分析，詳細地分析了超載超限對我國道路運輸?shù)挠绊憽榱擞行У目刂瞥d現(xiàn)象，必須從根本上解決該問題，在這樣的技術(shù)手段的背景下。本文提出了把車輛載重信號轉(zhuǎn)化為電信號輸出到超載控制器，再由超載控制器判斷是否超載，進而向超載限定執(zhí)行機構(gòu)發(fā)出相應(yīng)的指令，并通過CAN總線和車輛中的其他智能設(shè)備如發(fā)動機控制單元ECU進行數(shù)據(jù)通信，確定出最佳方案控制車輛工況，并通過藍牙技術(shù)無線發(fā)送車主信息到車輛管理所，對有交管部門超載車主進行處罰，達到威懾目的。本方案的可實行性比較大，整套系統(tǒng)具有靈巧、可靠、實用、低功耗、智能化等優(yōu)點，實用用于30噸以上的中、大型載重貨車。

標(biāo)簽： 家分研究現(xiàn)狀

上傳時間： 2017-06-30

上傳用戶：xzt
介紹了GPRS 數(shù)據(jù)終端(簡稱GPRS DTU)的組成, 分析了其實現(xiàn)形式和優(yōu)缺點。詳細地闡述了基于索尼愛立信GR47 模塊的集成GPRS 數(shù)據(jù)終端的軟、硬件實現(xiàn)。測試表明: 在服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)速率大

介紹了GPRS 數(shù)據(jù)終端(簡稱GPRS DTU)的組成, 分析了其實現(xiàn)形式和優(yōu)缺點。詳細地闡述了基于索尼愛立信GR47 模塊的集成GPRS 數(shù)據(jù)終端的軟、硬件實現(xiàn)。測試表明: 在服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)速率大于20kb/s 時, 建立套接字的成功率達到了 99.5

標(biāo)簽： GPRS DTU 數(shù)據(jù)終端 47

上傳時間： 2017-07-01

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建立了一種基于移動最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲線曲面擬合方法這種方法對傳統(tǒng)的最小二乘(LS)法的作了比較大的改進使生成的曲線曲面具有精度高光滑性好等許多優(yōu)

建立了一種基于移動最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲線曲面擬合方法這種方法對傳統(tǒng)的最小二乘(LS)法的作了比較大的改進使生成的曲線曲面具有精度高光滑性好等許多優(yōu)點詳細介紹了移動最小二乘法的原理應(yīng)用和特點并且給出了使用移動最小二乘法進行曲線曲面擬合的程序設(shè)計流程最后給出了曲線擬合和空間散亂數(shù)據(jù)曲面擬合算例將擬合結(jié)果與最小二乘擬合結(jié)果作了比較分析了MLS 擬合曲線曲面的光滑性和擬合質(zhì)量表明了該方法的優(yōu)越性和有效性

標(biāo)簽： Least-Squares Moving MLS LS

上傳時間： 2017-07-02

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傅立葉分析的C原碼

傅立葉分析的C原碼，幫助您提升數(shù)值演算功力。

標(biāo)簽： 分

上傳時間： 2014-01-11

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信號空間分集ssd的誤碼率分析

信號空間分集ssd的誤碼率分析，m語言實現(xiàn)，最大似然譯碼。

標(biāo)簽： ssd 信號分集分

上傳時間： 2013-12-05

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unix系統(tǒng)的詳細分析講解

unix系統(tǒng)的詳細分析講解，對于初學(xué)者有很大幫助

標(biāo)簽： unix 分

上傳時間： 2017-07-19

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圖象處理和模式識別中經(jīng)常根據(jù)物體的形狀來識別物體或?qū)ξ矬w進行分類。形狀特征可以分為區(qū)域特征和邊界特征兩大類

圖象處理和模式識別中經(jīng)常根據(jù)物體的形狀來識別物體或?qū)ξ矬w進行分類。形狀特征可以分為區(qū)域特征和邊界特征兩大類，矩不變量是最基本的形狀特征。Hu提出的矩不變量是圖象區(qū)域內(nèi)部細節(jié)的描述，是一種區(qū)域特征。它是建立在對一個區(qū)域內(nèi)部灰度值的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上的，需要目標(biāo)區(qū) 域的所有象素參與運算

標(biāo)簽： 圖象分類分區(qū)域特征

上傳時間： 2013-12-23

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