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線性振動(dòng)教程

Java Servlet和JSP教程之JSP 技術概述　　 Servlet是Java技術對CGI編程的回答。Servlet程序在服務器端運行

Java Servlet和JSP教程之JSP 技術概述　　 Servlet是Java技術對CGI編程的回答。Servlet程序在服務器端運行，動態地生成Web頁面。與傳統的CGI和許多其他類似CGI的技術相比，Java Servlet具有更高的效率，更容易使用，功能更強大，具有更好的可移植性，更節省投資（更重要的是， Servlet程序員收入要比Perl程序員高:-）：

標簽： Servlet Java JSP CGI

上傳時間： 2015-08-11

上傳用戶：daguda
在本教程中

在本教程中，您將學習 Ant 這個 Java 項目生成工具。由于其靈活性和易用性，Ant 很快在 Java 開發人員中流行開來，因此您有必要了解關于它的更多信息。

標簽： 教程

上傳時間： 2014-01-09

上傳用戶：wyc199288
本教程主要講述計算機指令運行機制及匯編語言的相關知識

本教程主要講述計算機指令運行機制及匯編語言的相關知識，并用詳實的例子來講解如何使用O匯編語言來編寫程序。匯編語言是計算機低級語言，它直接對應的是計算機機器指令，據有執行高效的特點，但由于它的底層性，指令浩繁復雜，如果你熟悉如MASM、FASM或者NASM等其它的匯編語言，那么你將能夠很容易地學會使用O語言，它的內部機制與其它匯編語言是一致的；如果你沒有接觸過匯編語言，那么本教程將為你打開計算機語言的大門，深入細致地解剖聰明的計算機大腦的思考軌跡。如果你使用過C或者其它的計算機語言將對學習O語言有一定的幫助。

標簽： 教程指令計算機機制

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：yiwen213
VisualC++程序設計教程與實訓(王豐高光金)

VisualC++程序設計教程與實訓(王豐高光金)，，本書從籌劃開始就非常清晰地定位為：高職高專學生的入門教科書。在充分研究了高職高專的培養目標、教學特點的基礎上，經過多所院校有關專業課教師的集思廣義，確定了本教材的編寫目標為：突出主干，精講精練。所謂“突出主干”，即從Visual C++復雜的結構和規模龐大的類庫中抽取提綱性的內容加以分析，略去枝葉性的內容，從而使學生能把握住Visual C++的脈絡。所謂“精講”，不是不講，也不是少講，而是講述內容只限于重點，不作過多鋪展，以畫龍點睛式的語言道破難點，不作過深的推究或原理分析。所謂“精練”，即在學時有限的情況下，通過高度提純的、具有代表性的示例進行練習，使學生能達到舉一反三的學習效果

標簽： VisualC 程序設計教程

上傳時間： 2016-01-20

上傳用戶：lindor
c語言經典教程

c語言經典教程，實例學習c語言程序設計，具有易讀性

標簽： c語言教程

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：ryb
產生頻率選擇性衰落的雷利通道

產生頻率選擇性衰落的雷利通道，參數由天線結構、OFDM系統的結構與功率延時結構來決定。

標簽：

上傳時間： 2014-12-20

上傳用戶：lizhizheng88
在室內環境中可結合式子母機器人系統

在室內環境中可結合式子母機器人系統，子機為一多功能平臺，可放置各種家庭所需之設備，而母機為一輪式機器人，經由兩者的結合，可提供高機動性與多功能的服務。在結合的技術面，傳統的吸塵器機器人與充電站之間的導航系統使用紅外線感測作為依據，當兩者間有障礙物阻擋時，紅外線感測器導航系統將會失效。因此本系統利用聲源方向做為機器人決定移動方向的依據，由於聲波傳遞的特性，即使在有障礙物的情況下，依然可以有效地偵測。此外，在移動的過程中，本系統利用光流偵測法判斷是否遭遇障礙物或是利用Support Vector Machine分類判斷與聲源之間為是否有障礙物的阻隔；若發現前方有障礙物，則啟動避障策略，用有效的方式繼續往目標移動。最後，當母機接近子機時，可根據多種紅外線感測器資訊進行子母機器人的結合，結合成功後，母機將可搭載子機成為一自由行動之機器人。

標簽： 系統

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：mhp0114
LABVIEW基礎教程

labview基礎教程，適于初學者，本教程強調動手，通過簡單的案例學習，不是單純的描敘性學習教程

標簽： LABVIEW 基礎教程

上傳時間： 2016-05-23

上傳用戶：weststeel
“斜率補償”是指用電流控制方式時將一部分鋸齒波電壓加到控制信號上以改進控制特性包括消除諧波振

“斜率補償”是指用電流控制方式時，將一部分鋸齒波電壓加到控制信號上，以改進控制特性，包括消除諧波振蕩。

標簽： 斜率補償

上傳時間： 2021-11-25

上傳用戶：fliang
斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdf

斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現多個功能學習/深度學習算法，能看到它們為你工作，并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果你不熟悉這些想法，我們建議你去這里機器學習課程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。稀疏自編碼器神經網絡反向傳導算法梯度檢驗與高級優化自編碼算法與稀疏性可視化自編碼器訓練結果稀疏自編碼器符號一覽表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化編程實現矢量化編程邏輯回歸的向量化實現樣例神經網絡向量化 Exercise:Vectorization

標簽： 深度學習

上傳時間： 2022-03-27

上傳用戶：kingwide