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景象匹配

  • 剛上文機器翻譯課

    剛上文機器翻譯課，自己寫的一個簡單的正向最大匹配分詞

    標簽： 機器翻譯

    上傳時間： 2016-12-16

    上傳用戶：woshiayin

  • 對于中小型企業來說

    對于中小型企業來說，房屋中介系統是一款非常實用的房屋中介軟件。使用該軟件，不僅可以詳細的記錄房源信息、用戶信息等，同時本系統能夠自動去查找和客戶需求匹配的房源，可以方便客戶同時提高使用者的工作質量與效率。

    標簽：

    上傳時間： 2013-12-30

    上傳用戶：wsf950131

  • 關于線性調頻波的三個小程序

    關于線性調頻波的三個小程序，包括線性調頻波的生成，FFT變換，線性調頻信號通過匹配濾波器

    標簽： 線性 程序 調頻波

    上傳時間： 2014-01-11

    上傳用戶：yph853211

  • 對于中小型企業來說

    對于中小型企業來說，房屋中介系統是一款非常實用的房屋中介軟件。使用該軟件，不僅可以詳細的記錄房源信息、用戶信息等，同時本系統能夠自動去查找和客戶需求匹配的房源，可以方便客戶同時提高使用者的工作質量與效率。

    標簽：

    上傳時間： 2016-12-29

    上傳用戶：qoovoop

  • 圖象的檢測

    圖象的檢測，模板匹配 圖像處理經典pdf版

    標簽： 圖象 檢測

    上傳時間： 2014-01-07

    上傳用戶：xymbian

  • 房屋中介系統是一款非常實用的房屋中介軟件。使用該軟件

    房屋中介系統是一款非常實用的房屋中介軟件。使用該軟件，不僅可以詳細的記錄房源信息、用戶信息等，同時本系統能夠自動去查找和客戶需求匹配的房源，可以方便客戶同時提高使用者的工作質量與效率。

    標簽： 房屋 軟件

    上傳時間： 2013-12-14

    上傳用戶：gououo

  • SCJP考試簡介 ● 考試方式 全英文試題,以電腦作答

    SCJP考試簡介 ● 考試方式 全英文試題,以電腦作答，在授權的Prometric考試中心參加考試 考試編號：310-025 先決條件：無 考試題型：復選、填空和拖拽匹配 題量：59 及格標準：61％ 時限：120分鐘 費用：1250元 ● 要求具備的能力 ● 使用Java編程語言創建Java應用程序和applets。 ● 定義和描述垃圾搜集，安全性和Java虛擬機(JVM)。 ● 描述和使用Java語言面向對象的特點。 ● 開發圖形用戶界面(GUI)。利用Java支持的多種布局管理。 ● 描述和使用Java的事件處理模式。 ● 使用Java語言的鼠標輸入、文本、窗口和菜單窗口部件。 ● 使用Java的例外處理來控制程序執行和定義用戶自己的例外事件。 ● 使用Java語言先進的面向對象特點, 包括方法重載、方法覆蓋、抽象類、接口、final、static和訪問控制。 ● 實現文件的輸入/輸出 (I/O)。 ● 使用Java語言內在的線程模式來控制多線程。 ● 使用Java 的Sockets機制進行網絡通信。

    標簽： SCJP 方式 英文 電腦

    上傳時間： 2013-12-17

    上傳用戶：kelimu

  • 本文目標 如何使用本教程 正則表達式到底是什么？ 入門 測試正則表達式 元字符 字符轉義 重復 字符類 反義 替換 分組 后向引用 零寬斷言 負

    本文目標 如何使用本教程 正則表達式到底是什么？ 入門 測試正則表達式 元字符 字符轉義 重復 字符類 反義 替換 分組 后向引用 零寬斷言 負向零寬斷言 注釋 貪婪與懶惰 處理選項 平衡組/遞歸匹配 還有些什么東西沒提到 聯系作者 最后,來點廣告... 一些我認為你可能已經知道的術語的參考 網上的資源及本文參考文獻 更新說明

    標簽： 字符 正 表達式 如何使用

    上傳時間： 2017-01-08

    上傳用戶：klin3139

  • 人臉檢測和跟蹤學位論文；人臉檢測定位：運動區域檢測預處理

    人臉檢測和跟蹤學位論文；人臉檢測定位：運動區域檢測預處理， 膚色區域的分割和利用二值形態學等操作的人臉粗檢，利用眼、嘴特征的彩色信息檢測的人臉細檢，利用投影法檢測眼睛和嘴巴亮塊的人臉定位。提出了一種基于自適應膚色模型匹配與驗證的方法對人臉進行跟蹤

    標簽： 人臉檢測 論文 定位 區域檢測

    上傳時間： 2014-01-11

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  • 基于粒子群優化的神經網絡訓練算法研究論文 　　摘　要: 　本文提出了基于連接結構優化的粒子群優化算法(SPSO) 用于神經網絡訓練,該算法在訓練神經網絡權 值的同時優化其連接結構,刪除冗余連接,使

    基于粒子群優化的神經網絡訓練算法研究論文 　　摘　要: 　本文提出了基于連接結構優化的粒子群優化算法(SPSO) 用于神經網絡訓練,該算法在訓練神經網絡權 值的同時優化其連接結構,刪除冗余連接,使神經網絡獲得與模式分類問題匹配的信息處理能力. 經SPSO 訓練的神經 網絡應用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分類問題,能夠部分消除冗余分類參數及冗余連接結構對分類性能 的影響. 與BP 算法及遺傳算法比較,該算法在提高分類誤差精度的同時可加快訓練收斂的速度. 仿真結果表明,SPSO是有效的神經網絡訓練算法

    標簽： SPSO 神經網絡 連接 粒子群優化

    上傳時間： 2013-11-30

    上傳用戶：myworkpost

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