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數據庫檢索

  • matlab

    刺猬案件的開關卡巴卡了發撒多嘎索多福感vfsaddkjgklvka1

    標簽: matlabaadskajgkagba;oipkva

    上傳時間: 2017-04-15

    上傳用戶:wzk110120

  • 斯坦福大學機器學習課程原始講義

    本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括: (一)監督學習(參數/ 非參數算法,支持向量機,核函數,神經網絡)。(二)無監督學習 (聚類,降維,推薦系統,深入學習推薦)。(三)在機器學習的最佳實踐(偏差/ 方差理 論;在機器學習和人工智能創新過程)。本課程還將使用大量的案例研究,您還將學習如何 運用學習算法構建智能機器人(感知,控制),文本的理解(W eb 搜 索,反垃圾郵件),計 算機視覺,醫療信息,音頻,數據挖掘,和其他領域。  本課程需要 1 0 周 共 1 8 節 課,

    標簽: 斯坦福 大學 機器學習 講義

    上傳時間: 2017-07-28

    上傳用戶:xiaoyuerer

  • A7M2說明書

    索尼(中國)有限公司(簡稱“索尼中國”)基于以下條款和條件(簡稱“本條款”),在其網站按索尼中國酌定的范圍,向中國公眾提供免費在線下載某些索尼產品的產品使用說明書(簡稱“該產品使用說明書”)和某些索尼產品的相關軟件(簡稱“該相關軟件”)的服務(簡稱“該服務”)。 在您開始使用該服務前,請仔細閱讀本條款,包括其中的免責和限制責任的條款,然后選擇“同意”或“不同意”。如果您同意接受本條款的制約,請選擇“同意”,即可使用該服務。如果您不同意接受本條款的制約,請選擇“不同意”,并不要使用該服務。在任何情況下,如果您實際上使用了該服務,您將被視作已同意接受本條款的制約。

    標簽: A7M2 說明書

    上傳時間: 2020-06-01

    上傳用戶:dsfkhsdifh

  • Windows系統入侵檢測管理流程

    這份 資 安 事 件 應 變 小抄,專給想要 調查安全事件的 網 管 人 員 。 記住:面對事件時, 跟著 資 安 事 件 應 變 方 法 的流程,記下記錄不要驚慌。如果需要請立刻聯絡臺

    標簽: Windows 系統 流程

    上傳時間: 2020-10-13

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  • 機器學習算法 朱塞佩·博納科爾索【意】

    介紹了數據科學領域常用的所有重要機器學習算法以及TensorFlow和特征工程等相關內容。涵蓋的算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、樸素貝葉斯、K均值、隨機森林等,這些算法可以用于監督學習、非監督學習、強化學習或半監督學習。本書在簡明扼要地闡明基本原理的基礎上,側重于介紹如何在Python環境下使用機器學習方法庫,并通過大量實例清晰形象的展示了不同場景下機器學習方法的應用。

    標簽: 機器學習 算法 middot

    上傳時間: 2021-10-21

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  • IMX415-AAQR-C_TechnicalDatasheet_E_Rev0.1.pdf

    索尼最小CMOS圖像傳感器IMX415       日本東京索尼公司今年發布一款新型CMOS影像傳感器:IMX415,1/2.8 英寸堆疊式4K CMOS影像傳感器,刷新全球同類產品的小尺寸紀錄;  針對日益擴大的智慧城市相關的市場需求,索尼特別開發了這款新型的應用于安防攝像機的傳感器,以滿足安防攝像機在防盜、災難警報、交通監測系統或商業綜合體等多種監控應用領域的快速增長需求。目前,在各種場合安裝安防攝像機的需求正日益增多,而對于可以安裝在任何地方、具有更高圖像識別和檢測性能的緊湊型安防攝像機的需求也比以往任何時候都要大。未來,用于異常檢測和人工智能行為分析的圖像識別攝像機的需求也將顯著增長。      為了滿足這一需求,索尼推出了一系列緊湊型4K CMOS影像傳感器,能夠同時提供卓越的圖像識別和檢測性能,以及出色的低光性能表現——這是傳統技術難以實現的。索尼豐富的傳感器產品線,讓人們在多種場景下都能獲取高質量圖像,從而擴大了安防攝像機的應用范圍。IMX415堆疊式CMOS影像傳感器采用了索尼獨有的高靈敏度,低噪點技術,將像素尺寸縮至1.45平方微米,比前代產品*3縮小約80%,盡管該傳感器只有1/2.8英寸,其低光性能卻是前代產品的1.5倍*3。締造出破紀錄的 1/2.8英寸堆疊式4K CMOS影像傳感器,并具備卓越的低光性能。該傳感器采用低噪點電路堆疊式結構,即使在黑暗環境下也可以捕捉到清晰的圖像。由于它尺寸小,可適用于多種場景,在安防攝像機應用方面需求量很高。

    標簽: imx415 CMOS圖像傳感器

    上傳時間: 2021-12-13

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  • 《Python深度學習》2018中文版+源代碼

    這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書,非常好,適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊(Franc?ois Chollet)執筆,詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐,包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例,步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼,代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后,讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾:代碼的解釋和注釋是全英文的,即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為,這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼,本人參照書本,對全部代碼做了中文解釋和注釋,并下載了代碼所需要的一些數據集(尤其是“貓狗大戰”數據集),并對其中一些圖像進行了本地化,代碼全部測試通過。(請按照文件順序運行,代碼前后有部分關聯)。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點,代碼目錄:2.1: A first look at a neural network( 初識神經網絡)3.5: Classifying movie reviews(電影評論分類:二分類問題)3.6: Classifying newswires(新聞分類:多分類問題 )3.7: Predicting house prices(預測房價:回歸問題)4.4: Underfitting and overfitting( 過擬合與欠擬合)5.1: Introduction to convnets(卷積神經網絡簡介)5.2: Using convnets with small datasets(在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡)5.3: Using a pre-trained convnet(使用預訓練的卷積神經網絡)5.4: Visualizing what convnets learn(卷積神經網絡的可視化)

    標簽: python 深度學習

    上傳時間: 2022-01-30

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  • 基于紅外技術的智能機器人控制系統

    基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰爭形 式 的 變化 ,在 偵察 、戰 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰 機 器人 ;人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ,也 {冉}要 機器 人代 替 人類執 行 任務 。 同時, 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力, 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 , 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ,在 遇到 外界 條件 發生 變化 時, 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待, 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1.1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦,P3,0~P3.5接 ISD語音芯片, P3,O~P3.5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制,一 片用于 整個 系統的控制, 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ,它 們之 間通過 I/O 121通 訊, 以實現 兩片單 片機 工 作 的協

    標簽: 紅外技術 智能機器人

    上傳時間: 2022-02-13

    上傳用戶:zhanglei193

  • 智能手表平臺AndroidWear優缺點

    前不久推出了針對可穿戴智能設備的新版 Android 操作系統。從目前的市場情況來 看,這款新操作系統率先應用在一些智能手表之中。到目前為止,還沒有看到兩款不同 的可穿戴設備搭載了相同的操作系統,這種結果也就意味著,針對一款智能手表的應用 與服務不會運行在另一款智能手表上。 事實上,AndroidWear 已經讓其它智能手表操作系統——例如,索尼為 Smartwatch2 打造的基于 Android 的定制操作系統等顯得有點多余。像三星 Tizen(搭載 在 Gear 智能手表之中)之類的操作系統似乎已難以吸引開發者的關注。 在此方面,谷歌已經做得非常出色。不過,AndroidWear 在初步發布之后,并非有 關此系統工作模式以及其功能相關的所有事物都非常完美。在經過了一周的認真使用之 后,如今業界也發現了 AndroidWear 的一些缺點,當然也有更多的優點。 優點: 1、谷歌已經簡化了此系統的操作方法,這是一大優點。用戶只需簡單的滑動屏幕 即可進行操作,而且還此系統還具有手勢導航菜單和推廣通知等功能,幾乎不用任何按 鈕即可完成操作。 2、如果需要按鈕,那么屏幕上隨時就會出現一個唯一的大按鈕,即使用戶在行動 中也能非常容易的點擊這一按鈕。 3、與 Android 的緊密結合讓通知功能更加有效——無需開發者的任何努力措施, 所有應用都能夠向 AndroidWear 發送通知。 4、此系統的移動控制(Granularcontrol)功能能夠讓應用更加便捷地向用戶發送 通知。 5、通知只是在需要的情況下才會出現——從而減少混亂狀況,并讓情況簡單化。 6、在歸檔電子郵件或刪除通知等方面的功能的確令人滿意。 7、菜單轉移非常順利,而且也非常流暢,不會出現時斷時續或拖

    標簽: 智能手表

    上傳時間: 2022-03-06

    上傳用戶:默默

  • 短波治療儀功放電路設計

    隨著物理治療在現代醫學中越來越廣泛的應用,電療、光療以及磁療等物理治療設備的研究逐步受到人們的重視。短波治療是一種高頻電療法,具有消除組織炎癥、促進細胞代謝等顯著作用。目前,市場上短波治療設備般基于多級放大的原理,具有效率低、損耗大等缺點,因此,設計一種高效、低損耗的短波治療設備具有重要的研究意義本課題設計一款短波治療儀設備。該系統利用E類高效功放電路作為射頻信號源,通過 Pspice軟件將設計的E類功放仿真驗證,實現輸出頻率為2712MHz,輸出最大功率50W的射頻信號源發生電路。系統利用電壓和電流互感耦合器以及檢波電路設計一種駐波比檢測電路,經驗證達到很好的檢測效果。在阻抗自動匹配電路模塊中,通過繼電器控制T型匹配網絡中串聯以及并聯的電容陣列,實現阻抗的自動匹配,并利用 Matlab對r型匹配網絡的匹配區域進行仿真驗證。中央處理器部分電路作為控制單元,將駐波比檢測電路中檢測到的電壓駐波比進行處理,根據處理結果去調整繼電器開關狀態,從而對匹配網絡的匹配狀況進行實時調整。在射頻信號源和匹配網絡之間,利用傳輸線變壓器對射頻信號源和輸出進行電器隔離。此外,設計一種基于分步原理的阻抗匹配方法,在保證匹配速度的同時,也確保了匹配精度達到較好的匹配效果。最后,對短波治療儀整體設備進行測試,結果表明該短波治療儀電路達到預期設計目標.關鍵詞:E類功率放大;駐波比檢測;自動阻抗匹配;匹配網絡;阻抗匹配算法

    標簽: 短波治療儀 功放

    上傳時間: 2022-03-24

    上傳用戶:XuVshu

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