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SAP,ERP物流與運營統一化

  • 一個強大的定時服務程序

    一個強大的定時服務程序,因為經常會遇到要定時作同樣的一件事,但有時又會忘記,所以寫了這個服務程序,有點像Sql的Job定時一樣,可以設定多久執行一次。

    標簽: 程序

    上傳時間: 2017-06-25

    上傳用戶:dbs012280

  • 不要重復上載同一源碼

    不要重復上載同一源碼, 站長審核合格后才能開通帳號。如果不想上載源碼,可以成 如果其他會員下載一次您上載的源碼,您的可用下載數就會增加1次。更多說明請參

    標簽: 重復 源碼

    上傳時間: 2017-06-26

    上傳用戶:從此走出陰霾

  • 此包包含了眾多矩陣處理程序

    此包包含了眾多矩陣處理程序,能夠滿足矩陣處理的一般要求,由于將各功能分開到不同的“.cpp”文件中,故使用時需要用戶自行選取更換合適自己使用的“.cpp”文件。其中,矩陣功能有:輸出矩陣、矩陣轉置、矩陣歸一化、判斷矩陣對稱、判斷矩陣對稱正定、全選主元法求矩陣行列式、全選主元高斯(Gauss)消去法求一般矩陣的秩、用全選主元高斯-約當(Gauss-Jordan)消去法計算實(復)矩陣的逆矩陣、用“變量循環重新編號法”法求對稱正定矩陣逆、特蘭持(Trench)法求托伯利茲(Toeplitz)矩陣逆、實矩陣LU分解、用豪斯荷爾德(Householder)變換對一般m*n階的實矩陣進行QR分解、對稱正定陣的喬里斯基(Cholesky)分解及求其行列式值、一般實矩陣的奇異值分解、廣義逆的奇異值分解。

    標簽: 矩陣處理 程序

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:duoshen1989

  • 仿真jakes model

    仿真jakes model,就是rayleigh分布相對簡單的一種

    標簽: jakes model 仿真

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:lvzhr

  • 高斯脈沖的微分。先將高斯脈沖及其前15階導函數的幅度歸一化

    高斯脈沖的微分。先將高斯脈沖及其前15階導函數的幅度歸一化,然后將它們同時畫出。

    標簽: 高斯 脈沖 微分 函數

    上傳時間: 2017-07-05

    上傳用戶:zhenyushaw

  • CAN232 智能CAN接口卡 用戶手冊 V1.2 CAN232由周立功單片機發展有限公司推出

    CAN232 智能CAN接口卡 用戶手冊 V1.2 CAN232由周立功單片機發展有限公司推出,屬于ZLGCAN系列接口產品中一種低價、易用的CAN開發工具。PC只需經RS232接口簡單連接

    標簽: CAN 232 1.2 接口卡

    上傳時間: 2017-07-09

    上傳用戶:GHF

  • 此程序可將將多個變量歸一化

    此程序可將將多個變量歸一化,程序中是將兩個變量歸一化。

    標簽: 程序 變量

    上傳時間: 2017-07-14

    上傳用戶:xsnjzljj

  •  DWR(直接Web遠程控制)項目是在Apache許可下的一個開源的解決方案

     DWR(直接Web遠程控制)項目是在Apache許可下的一個開源的解決方案,它供給那些想要以一種簡單的方式使用AJAX和XMLHttpRequest的開發者

    標簽: Apache DWR Web 遠程控制

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:笨小孩

  • 語音處理技術是一門新興的技術

    語音處理技術是一門新興的技術,它不僅包括語音的錄制和播放,還涉及語音的壓縮編碼和解碼,語音的識別等各種處理技術。以往做這方面的設計,一般有兩個途徑:一種方案是單片機擴展設計,另一種就是借助于專門的語音處理芯片。普通的單片機往往不能實現這么復雜的過程和算法,即使勉強實現也要加很多的外圍器件。專門的語音處理芯片也比較多,如ISD 系列、PM50 系列等,但是專門的語音處理芯片功能比較單一,想在語音之外的其他方面應用基本是不可能的。

    標簽: 語音 處理技術

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:hfmm633

  • 語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上

    語音識別中的說話人自適應研究.nh 1.MAP和MLLR算法比較 文章在討論由說話人引起的聲學差異基礎上,研究兩種基于模型 的自適應算法:最大似然線性回歸(州壓LR)和最大后驗概率(MAp)。 實驗結果表明,不論采用哪種自適應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,但其漸進特性卻不如MAP。 文章討論了在側汰P自適應中,初始模型參數的先驗知識對自適 應效果的影響,以及在MLLR中,回歸類對自適應效果的影響。文 章還進一步研究了采用兩種算法的累加自適應效果,從結果看MAP 和MLLR結合的方法比單獨使用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模型的MLLR算 法等效性進行討論,并給出了統一的算法框架。

    標簽: MLLR MAP nh 語音識別

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:bakdesec

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