基于神经网络的人脸识别/检测MATLAB模型，做好了一个GUI，先进行神经网络的训练，然后可以选择一张含有人脸的图片，即可以进行人脸识别/检测。
2024/9/9 16:28:28
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嵌入式技术被广泛应用于信息家器、消费电子、交换机以及机器人等产品中，与通用计算机技术不同，嵌入式系统中计算机被置于应用环境内部特征不明显。
系统对性能、体积、以及时间等有较高的要求。
复杂的嵌入式系统面向特定应用环境，必须支持硬、软件裁减，适应系统对功能、成本以及功耗等要求。
从信息传递的电特性过程分析，嵌入式系统特征表现为，计算机技术与电子技术紧密结合，难以分清特定的物理外观和功能，处理器与外设、存储器等之间的信息交换主要以电平信号的形式在IC间直接进行。
从嵌入深度ED来看，信息交换在IC间越直接、越多，嵌入深度就越大。
在设计实验系统模型（图1）时，充分考虑到软硬协同性，使其成为一个实
系统对性能、体积、以及时间等有较高的要求。
复杂的嵌入式系统面向特定应用环境，必须支持硬、软件裁减，适应系统对功能、成本以及功耗等要求。
从信息传递的电特性过程分析，嵌入式系统特征表现为，计算机技术与电子技术紧密结合，难以分清特定的物理外观和功能，处理器与外设、存储器等之间的信息交换主要以电平信号的形式在IC间直接进行。
从嵌入深度ED来看，信息交换在IC间越直接、越多，嵌入深度就越大。
在设计实验系统模型（图1）时，充分考虑到软硬协同性，使其成为一个实
2024/9/9 14:22:50
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重型汽车双前桥是一种较为复杂的结构，为了保证其良好的转向性能，减少轮胎磨损必须使各转向轮转向时尽量处于纯滚动状态。
本文在分析双前桥各轮运动关系和悬架与转向机构的干涉的基础上，根据双桥转向机构由多杆件组成的特点，运用实际车型的关键尺寸在ADAMS软件的wiev模块中建立了近似于原车的运动学模型，并运用该虚拟样车进行了实车分析。
本文在分析双前桥各轮运动关系和悬架与转向机构的干涉的基础上，根据双桥转向机构由多杆件组成的特点，运用实际车型的关键尺寸在ADAMS软件的wiev模块中建立了近似于原车的运动学模型，并运用该虚拟样车进行了实车分析。
2024/9/9 11:03:20
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本标准规定了软件研发成本度量方法、过程及原则，其目的是帮助软件研发涉及各方科学、一致地进行成本度量。
本标准不包含软件研发成本度量过程中所需使用的各种基准数据或估算模型，相关各方在使用本标准时，应参考权威部门发布的最新基准数据、估算模型开展软件成本度量相关活动。
本标准不涉及软件定价，但相关各方可依据本标准明确研发成本，从而为软件定价提供重要依据。
本标准不包含软件研发成本度量过程中所需使用的各种基准数据或估算模型，相关各方在使用本标准时，应参考权威部门发布的最新基准数据、估算模型开展软件成本度量相关活动。
本标准不涉及软件定价，但相关各方可依据本标准明确研发成本，从而为软件定价提供重要依据。
2024/9/8 12:32:12
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【实验目的】（1）用LABVIEW产生随机数。
（2）统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
（3）模拟产生AWGN及ISI信道，添加到数字通信仿真系统中，以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
（4）产生m序列信号源，验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
（5）产生误码检测模块，观察平均误码率随信噪比的改变，绘制相应的曲线。
（2）统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
（3）模拟产生AWGN及ISI信道，添加到数字通信仿真系统中，以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
（4）产生m序列信号源，验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
（5）产生误码检测模块，观察平均误码率随信噪比的改变，绘制相应的曲线。
2024/9/8 12:22:55
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目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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