設(shè)定程式投影圖檔,設(shè)定程式投射光線的紅綠藍(lán)色RGB值，設(shè)定範(fàn)圍在0至255,設(shè)定投射光線的大小，值愈小光線愈大
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：playboys0
手機(jī)彩信的相關(guān)資料.本人做WAP的.http://wap.strongd.net
標(biāo)簽： strongd http WAP wap
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：蠢蠢66
臺(tái)灣簡(jiǎn)訊網(wǎng)發(fā)送手機(jī)簡(jiǎn)訊
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2015-02-17
上傳用戶：plsee
無線傳輸血壓計(jì) 無線傳輸血壓計(jì)
標(biāo)簽： 無線傳輸
上傳時(shí)間： 2014-02-23
上傳用戶：gtf1207
利用RTOS機(jī)制實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)中的質(zhì)量，阻尼等...也可利用鍵盤輸入m，k，c，來改變sin波的位移量
上傳時(shí)間： 2014-01-11
上傳用戶：13517191407
這是利用RTOS去實(shí)現(xiàn)機(jī)械系統(tǒng)，這是方波的
上傳時(shí)間： 2014-08-13
上傳用戶：leixinzhuo
最新的支持向量機(jī)工具箱，有了它會(huì)很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶：JasonC
日立SH-2 CPU核的VERLOG源碼，可在ISE6上綜合，有說明文檔
上傳時(shí)間： 2015-03-17
上傳用戶：開懷常笑
介紹了一種在DSP 仿真環(huán)境下,采用C 語言對(duì)FLA SH 進(jìn)行在系統(tǒng)編程( ISP)的 方法,同時(shí)介紹了TM S320VC5402 的Boo t loader 原理,給出了DSP 的并行FLA SH 引導(dǎo)功能實(shí)現(xiàn) 方案,并且給出了一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)試實(shí)例
上傳時(shí)間： 2014-10-12
上傳用戶：caixiaoxu26
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
