tensorflow的model下的slim,有利于帮助重新训练网络模型
2025/8/7 10:19:44 1011KB slim
1
目录摘要 IIIAbstract IV1.绪论 11.1毕业设计主要任务 11.2目前图书管理系统存在的问题 11.3课题意义 11.4论文的工作和安排 22.图书借阅管理需求分析 32.1可行性分析 32.1.1.技术可行性 32.1.2.经济可行性 32.2图书借阅管理系统需求概述 32.2.1系统目标 32.2.2用户类和用户特性 42.3图书借阅管理系统需求模型 42.3.1功能描述 42.3.2图书管理员详细功能描述 52.3.3读者详细功能描述 52.3.4主要用例的用例描述 63.总体设计 93.1数据库设计 93.1.1数据库设计概述 93.1.2图书信息表结构设计 103.1.3图书类型信息表结构设计 113.1.4读者信息表结构设计 113.1.5读者类型信息表结构设计 123.1.6图书借阅信息表结构设计 123.1.7图书归还信息表结构设计 133.1.8用户信息表结构设计 133.1.9图书馆信息表结构设计 143.1.10办证参数信息表结构设计 143.2系统总体结构设计 153.2.1图书管理系统总体结构图 153.2.2系统管理员模块功能 153.2.3读者管理模块功能 163.2.4图书管理模块功能 163.2.5图书借还模块功能 173.2.6系统查询模块功能 184.程序设计与编码 204.1开发平台与工具 204.1.1J2EE平台 204.1.2WEB服务器和数据库 204.2程序设计 214.2.1程序设计概述 214.2.2数据库与Web服务器的连接 214.2.3登录模块程序设计 234.2.4系统管理员功能模块的实现 254.2.5读者管理功能模块的实现 264.2.6查询功能模块的实现 274.2.7图书管理功能模块的实现 294.2.8图书借还功能模块的实现 305.软件测试 335.1软件测试的方法与步骤 335.2测试用例设计与测试用例的运行过程及测试结果分析 345.2.1模块测试 345.2.2集成测试 355.2.3验收测试 365.3评价 366.结束语 376.1工作成果 376.2改进意见 376.3收获体会 37参考文献 39致谢 40
2025/8/7 8:18:52 4.31MB 论文 源代码
1
MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2025/8/7 5:03:13 25.37MB 深度学习
1
2018年吉林省第九届大学生数学建模竞赛一等奖优秀论文《“低保标准”的数学模型建立》
2025/8/7 2:04:46 1.48MB MATLAB 数学建模
1
论文研究-总参工程兵科研二所研制成《军用工程机械总体性能系统评价模型》.pdf, 由总参工程兵科研二所研制的《军用工程机械总体性能系统评价模型》,最近在北京通过部级鉴定。
该《模型》将机械、作业手和地面环境条件作为一个系统,从用户和决策者所追求的
2025/8/6 15:57:31 87KB 论文研究
1
LCL型的APF的仿真模型,仿真效果很好,可以直接看出仿真前后的谐波治理情况
2025/8/6 15:16:18 149KB APF
1
参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术,特别是在处理非平稳信号时,它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件,是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码,可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析,如傅立叶变换,只能对静态信号进行分析,即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而,在实际工程和科学问题中,许多信号的频率成分会随时间变化,这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题,时频分析应运而生,它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支,它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数,可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率,同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中,实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤:1.**数据预处理**:需要对原始信号进行适当的预处理,例如去除噪声、滤波或者归一化,以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**:常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换(STFT)、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**:对选定的模型进行参数估计,通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化,以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**:根据估计的参数重构信号的时频表示,并使用MATLAB的图像绘制函数(如`imagesc`)进行可视化,以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**:分析重构后的时频图,识别信号的关键特征,如突变点、周期性变化等,然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中,可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本,如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库,你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能,更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践,这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档,理解每一步的作用,以便于将这些知识应用到自己的项目中。
2025/8/5 16:54:38 29KB 时频分析
1
快速用户模型这是一个为用户骨干提供基本需求的库。
假设您将Mongoose与Mongoose驱动程序一起使用。
该插件将在您的用户模型中添加以下字段。
用户名电子邮件名字姓对于密码存储,尽管您可以自由使用任何必需的内容,但我们建议您将与一起使用。
安装这是通过提供的模块。
使用完成:$npminstallexpress-user-model用法首先创建一个用户架构,并使用如下所示的插件。
varmongoose=require('mongoose');varSchema=mongoose.Schema;varEUM=require('express-user-model');constUserSchema=newSchema({});UserSchema.plugin(EUM);(可选)要添加身份验证和密码字段,可以使用本地护照,如下所示。
constpassportLocalMongoose=require('passport-local-mongoose'
2025/8/5 5:52:12 35KB nodejs javascript npm express
1
IXYS公司官网SPICE模型库,用语SPICE仿真
2025/8/5 1:02:35 1.04MB SPICE模型
1
机器学习分类模型Introduction-to-ML-Classification-Models-using-scikit-learn-master.zip
2025/8/4 19:30:33 15.3MB 机器学习
1
共 1000 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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 15KB 钉钉 钉钉打卡