第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结
2023/5/29 3:22:04
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本书首要介绍了雷杀青像算法方面的钻研阻滞。
起首针对于多方式SARC搜罗斜视方式、聚束方式、滑动聚束及TOPS方式以及多通道体制等），介绍近多少年新提出的一些成像方式。
接着介绍SAR装载于机载小型平台时存在的行为倾向下场及响应的赔偿方式，并举例阐发行为赔偿在机载SAR成像中的需要性。
其次介绍种种非相助敏捷目的（搜罗飞机、舰船及自旋目的等）的ISAR成像方式，并介绍了收缩感知现其实ISAR成像中的使用。
而后介绍SAR-GMTI的处置方式，搜罗杂波抑制方式、图像对于的去相关因素及赔偿方式以及多孔径SAR-GMTI及空时自顺应处置本领。
末了介绍InSAR的底子原理并指出传统InSAR的规模性以及InSAR本领的阻滞趋向，在此底子上，介绍了先验DEM帮手InSAR处置新本领以及新体制多基线InSAR体系。
起首针对于多方式SARC搜罗斜视方式、聚束方式、滑动聚束及TOPS方式以及多通道体制等），介绍近多少年新提出的一些成像方式。
接着介绍SAR装载于机载小型平台时存在的行为倾向下场及响应的赔偿方式，并举例阐发行为赔偿在机载SAR成像中的需要性。
其次介绍种种非相助敏捷目的（搜罗飞机、舰船及自旋目的等）的ISAR成像方式，并介绍了收缩感知现其实ISAR成像中的使用。
而后介绍SAR-GMTI的处置方式，搜罗杂波抑制方式、图像对于的去相关因素及赔偿方式以及多孔径SAR-GMTI及空时自顺应处置本领。
末了介绍InSAR的底子原理并指出传统InSAR的规模性以及InSAR本领的阻滞趋向，在此底子上，介绍了先验DEM帮手InSAR处置新本领以及新体制多基线InSAR体系。
2023/5/8 12:18:39
68.35MB
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本书共分为10章。
首要内容搜罗家养神经收集的分类、MATLAB神经收集货物箱的货物与属性、神经收集货物箱函数的阐发及实例、感知器、线性神经收集、BP收集、径向基收集、GMDH收集、自结构相助型神经收集、自结构特色映射神经收集、自顺应共振实际模子、对于向传布收集、Elman神经收集、Hopfield收集、遥想影像、BSB模子及其使用、图形用户接口、Simulink仿真、自定义神经收集、神经收集在工程中的使用等内容。
首要内容搜罗家养神经收集的分类、MATLAB神经收集货物箱的货物与属性、神经收集货物箱函数的阐发及实例、感知器、线性神经收集、BP收集、径向基收集、GMDH收集、自结构相助型神经收集、自结构特色映射神经收集、自顺应共振实际模子、对于向传布收集、Elman神经收集、Hopfield收集、遥想影像、BSB模子及其使用、图形用户接口、Simulink仿真、自定义神经收集、神经收集在工程中的使用等内容。
2023/5/5 13:37:02
28.48MB
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收缩包里有TXT以及arff两莳格式数据均已经处置竣事，也能够将数据转为其余格式，用于学习入侵检测以及收集态势感知的仿真挺不错，能够直接用weka举行约莫的分类料想。
2023/5/4 18:40:34
4.82MB
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智能化本领旨在将人类伶俐归天，内行为行为中组成人机相助体系，使患上行为进程能举行感知、推理、遴选以及学习等智能行为.神经收集始于20世纪40年月，构想来源于对于人类大脑的知道，它试图模拟人类大脑的神经元之间传递来措信托息.晚期的浅层神经收集很难描摹出数据之间的繁杂关连，20世纪八十年月灭亡的深度神经收集又由于种种原因络续没法对于数据举行实用熬炼.直到2006年之后才有了飞速阻滞.
2023/4/27 3:04:06
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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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