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采樣數據

  • 活用適應控制

    11111111111111活用自動控制,運用科學數學自然

    標簽: adaptive-control

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:54333

  • 電子提花機的以太網控制技術

    電予掇花橇網絡控隸l方案采麓網絡應麓中的以太網結構開發,使用方便,中心控制服務器可以根據提花機特點制定適于織造不同花色品種的作業計劃和最佳織造工藝參數,可以做妥實時監控現場各臺提花輥的生產情凝幫運轉效率,節省人工,也可以隨時打印每臺提花機實際織造的提花織物,還可提供新設計的品種實櫸,應用功能上基本接近園終生產的聯網提花橇的功鏈。

    標簽: FPGA 電子提花機

    上傳時間: 2015-05-05

    上傳用戶:yezi123

  • 數列排序 找最大值 總和

    C語言冒泡、插入法、選擇排序算法分析

    標簽: 排序 最大值 總和

    上傳時間: 2015-06-03

    上傳用戶:hxf709

  • TANA3近似函數C++程式

    以C++程式撰寫TANA3近似法

    標簽: 兩點適應非線性近似法

    上傳時間: 2015-07-15

    上傳用戶:165liu

  • Labview與單片機串口通訊程序

    本程序是用Labview編程,PC作為上位機,接收下位機MSP430f1611發送數采數據,Labview串口調試以及對數據的處理。可以作為簡單例程學習,適合初學者。

    標簽: Labview 單片機串口通訊

    上傳時間: 2015-11-06

    上傳用戶:zxy2010

  • 汽車采制業務對接

    1           (1)    過程監控原則,以實現實時狀態數據監測; (2)    手自動切換無擾原則; (3)    滿足遠程控制和參數整定; (4)    時鐘同步和心跳檢測功能; (5)    滿足周期召喚和狀態變位主動上送; (6)    滿足歷史數據召喚; (7)    提供數據點表和通訊方式; (8)    數據傳輸鏈路包括PLC通訊鏈路和上位機通訊鏈路方式; (9)    具備RJ45以太網通信接口供集中管控系統接入,支持Modbus TCP(作為從站)或者OPC Server通訊協議; 業務數據通過Web Service或者數據庫中間表方式進行數據交互。如采用Web Service方式(遠光共創作為服務端),雙方公布API接口供對方調用,接口方式為報文接口方式,數據報文以XML進行描述;如采用數據庫中間表方式,則由第三方提供數據庫中間表;

    標簽: 汽車采制業務對接

    上傳時間: 2016-01-18

    上傳用戶:ganggehao

  • VK1622 兼容替代SL3208/ HT1622,LCD驅動IC的 PDF中文資料介紹

    VK1622是一個32x8的LCD駆動器.可軟體程式控制使其適用於多樣化的LCD應用線路.僅用到3至4條訊號線便可控制LCD駆動器,除此之外亦可介由指令使其進入省電模式。

    標簽: 1622 3208 LCD PDF VK SL HT IC的 兼容 驅動

    上傳時間: 2018-07-13

    上傳用戶:szqxw1688

  • VK1623完全替代HT1623-LCD液晶顯示驅動IC 規格書

    VK1623是一個48x8的LCD駆動器.可軟體程式控制使其適用於多樣化的LCD應用線路.僅用到3至4條訊號線便可控制LCD駆動器,除此之外亦可介由指令使其進入省電模式 

    標簽: 1623 LCD VK HT 液晶顯示 驅動IC 規格書

    上傳時間: 2018-07-27

    上傳用戶:szqxw1688

  • 用python進行圖片處理和特征提取

    圖片處理和圖片特征提取一直是圖像識別的重點研究方向,采用python進行圖片處理和圖片特征提取非常有效方便

    標簽: python 圖片處理 特征提取

    上傳時間: 2018-11-01

    上傳用戶:mm135134

  • 可解釋的機器學習

    機器學習對于改進產品、過程和研究有著很?的潛?。但是計算機通常無法解釋他們的預測,這是采?機器學習的障礙。這本書是關于使機器學習模型及其決策可解釋的。 在探索了可解釋性的概念之后,你將學習簡單的、可解釋的模型,例如決策樹、決策規則和線性回歸。后??章重點介紹了解釋?盒模型的模型?關的?般?法,如特征重要性和累積局部效應,以及? Shapley 值和 LIME 解釋單個實例預測。 所有的解釋?法進?了深?說明和批判性討論。它們如何在?盒下?作的?它們的優缺點是什么? 如何解釋它們的輸出?本書將使你能夠選擇并正確應?最適合你的機器學習項?的解釋?法。 這本書的重點是表格式數據 (也稱為關系數據或結構化數據) 的機器學習模型,較少涉及到計算機 視覺和?然語?處理任務。建議機器學習從業者、數據科學家、統計學家和任何對使機器學習模型 可解釋的?閱讀本書。

    標簽: 機器學習

    上傳時間: 2021-02-08

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