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無(wú)人駕駛車輛模型預(yù)(yù)測(cè)控制(龔)

數(shù)據(jù)資源模式手冊卷1 本書介紹通用數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)資源模式手冊卷1 本書介紹通用數(shù)據(jù)模型，包括大量經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)模型，如人與組織、產(chǎn)品定制、裝運(yùn)和接收、預(yù)算背景、雇員資格和表現(xiàn)等，還有新的數(shù)據(jù)集市設(shè)計(jì)，包括財(cái)務(wù)分析、庫存管理和裝運(yùn)邏輯。使用本書提供的數(shù)據(jù)模型作為基本模板，信息系統(tǒng)的建模人員可以在較高起點(diǎn)上啟動數(shù)據(jù)模型建模和數(shù)據(jù)倉庫建模工作，還可以根據(jù)企業(yè)需求和邏輯模型進(jìn)行定制，加快數(shù)據(jù)建模過程和提高建模效率。本書適合作為數(shù)據(jù)建模人員的參考書。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 資源模式

上傳時(shí)間： 2014-01-25

上傳用戶：tb_6877751
本書是Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。本書從排錯(cuò)、測試、性能、可移植性、設(shè)計(jì)、界面、風(fēng)格和記法等方面

本書是Brian W. Kernighan和Rob Pike合著的最新力作。本書從排錯(cuò)、測試、性能、可移植性、設(shè)計(jì)、界面、風(fēng)格和記法等方面，討論了程序設(shè)計(jì)中實(shí)際的、又是非常深刻和具有廣泛意義的思想、技術(shù)和方法，它的翻譯出版將填補(bǔ)國內(nèi)目前這方面書籍的空白。本書值得每個(gè)夢想并努力使自己成為優(yōu)秀程序員的人參考，值得每個(gè)計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生和計(jì)算機(jī)工作者閱讀，也可作為程序設(shè)計(jì)高級課程的教材或參考書。

標(biāo)簽： W. Kernighan Brian Pike

上傳時(shí)間： 2014-01-27

上傳用戶：rishian
上載的內(nèi)容為隨機(jī)信號處理的作業(yè),具體是:其中W(t)為均值為零

上載的內(nèi)容為隨機(jī)信號處理的作業(yè),具體是:其中W(t)為均值為零，方差為3的白噪聲。（1）產(chǎn)生若干組500個(gè)點(diǎn)長隨機(jī)序列。（2）找一個(gè)ARMA模型與（1）中的500個(gè)點(diǎn)匹配。（3）在產(chǎn)生一個(gè)500個(gè)點(diǎn)長的隨機(jī)序列校正。

標(biāo)簽： 隨機(jī) 信號處理零

上傳時(shí)間： 2013-12-06

上傳用戶：yph853211
GPSTK:做gpS的人都應(yīng)當(dāng)知道這個(gè)東西

GPSTK:做gpS的人都應(yīng)當(dāng)知道這個(gè)東西，它里面的模型很全面，可供我們參考

標(biāo)簽： GPSTK gpS

上傳時(shí)間： 2014-01-21

上傳用戶：mhp0114
一個(gè)利用matlab simulink仿真簡化通信系統(tǒng)的模型。里面m文件為simulink模塊參數(shù)設(shè)置

一個(gè)利用matlab simulink仿真簡化通信系統(tǒng)的模型。里面m文件為simulink模塊參數(shù)設(shè)置，適合通信基礎(chǔ)淺的人理解通信概念同時(shí)上手simulin學(xué)習(xí)

標(biāo)簽： simulink matlab 仿真通信系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2017-05-20

上傳用戶：sclyutian
國家SQL標(biāo)準(zhǔn)委員會ISO/IEC JTC1 SC32 WG3負(fù)責(zé)人Keith W.Hare作序推薦。使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的快速上手指南。如果你使用如下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：Access

國家SQL標(biāo)準(zhǔn)委員會ISO/IEC JTC1 SC32 WG3負(fù)責(zé)人Keith W.Hare作序推薦。使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的快速上手指南。如果你使用如下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：Access，MS SQL Serve，Oracle，DB2，MySQL，Ingres。或者任何其他基于SQL的程序，在你開始編寫查詢之前，本書都能夠節(jié)省你的時(shí)間和精力。本書針對編寫SQL查詢?yōu)槌鯇W(xué)者提供了一個(gè)按部就班、易于閱讀的指導(dǎo)。它包含了上百個(gè)帶有詳細(xì)說明的例子。本書為我們提供了理解、修改和創(chuàng)建SQL查詢所需的工具。對于所有數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)者來說本書是一本重要的書。它吸取了復(fù)雜的數(shù)學(xué)集合論和一階謂詞邏輯，并且使得這些理論容易讓每個(gè)人理解。如果你想要學(xué)習(xí)從初級到中級的SQL課程，本書是你所必需的。

標(biāo)簽： SQL Access Keith Hare

上傳時(shí)間： 2014-01-23

上傳用戶：gdgzhym
上下文相關(guān)的語音模型建模講義

上下文相關(guān)的語音模型建模講義，對3音素模型需要的人可參看。

標(biāo)簽： 語音模型建模講義

上傳時(shí)間： 2017-06-04

上傳用戶：JIUSHICHEN
介紹經(jīng)典Perona-Malik模型各向異性擴(kuò)散濾波去噪的英文論文

介紹經(jīng)典Perona-Malik模型各向異性擴(kuò)散濾波去噪的英文論文，對于學(xué)習(xí)圖像的人很有用的。

標(biāo)簽： Perona-Malik 模型去噪濾波

上傳時(shí)間： 2013-12-24

上傳用戶：whenfly
語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上

語音識別中的說話人自適應(yīng)研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較文章在討論由說話人引起的聲學(xué)差異基礎(chǔ)上，研究兩種基于模型的自適應(yīng)算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗(yàn)概率(MAp)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，不論采用哪種自適應(yīng)都能使識別率有一定的提升。兩種算法之間的差異性在于MAP具有良好的漸進(jìn)性，但收斂性較差，而MLLR在很大程度上改善了收斂特性，但其漸進(jìn)特性卻不如MAP。文章討論了在側(cè)汰P自適應(yīng)中，初始模型參數(shù)的先驗(yàn)知識對自適應(yīng)效果的影響，以及在MLLR中，回歸類對自適應(yīng)效果的影響。文章還進(jìn)一步研究了采用兩種算法的累加自適應(yīng)效果，從結(jié)果看MAP 和MLLR結(jié)合的方法比單獨(dú)使用M[AP和MLLR的效果要好。文章還對包括基于特征層的歸一化算法和用于基于聲學(xué)模型的MLLR算法等效性進(jìn)行討論，并給出了統(tǒng)一的算法框架。

標(biāo)簽： MLLR MAP nh 語音識別

上傳時(shí)間： 2014-01-09

上傳用戶：bakdesec
最為全面的c++內(nèi)存模型探秘。不管是初學(xué)者還是老手

最為全面的c++內(nèi)存模型探秘。不管是初學(xué)者還是老手，甚至牛人，看了之后都會覺得收獲不淺。

標(biāo)簽： 內(nèi)存模型初學(xué)者

上傳時(shí)間： 2017-09-12

上傳用戶：gaome