Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。

unity3d中实现基本的铅笔，直线，画圆，画矩形和输入文字的功能，以及保存文件，打开文件的功能。
其中计算直线夹角和判断鼠标能否在线上使用了NN视频聊天组件的功能（免费哦，在Assets\Plugins目录下）

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网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

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深度学习网络matlab工具包，包含深度信度网络dbn，卷积网络cnn，sae（stackedauto-encoders）,cae(Convolutionalauto-encoders)等实现。
================================================================Directoriesincludedinthetoolbox-----------------------------------`NN/`-AlibraryforFeedforwardBackpropagationNeuralNetworks`CNN/`-AlibraryforConvolutionalNeuralNetworks`DBN/`-AlibraryforDeepBeliefNetworks`SAE/`-AlibraryforStackedAuto-Encoders`CAE/`-AlibraryforConvolutionalAuto-Encoders`util/`-Utilityfunctionsusedbythelibraries`data/`-Datausedbytheexamples`tests/`-unitteststoverifytoolboxisworkingForreferencesoneachlibrarycheckREFS.md===========================================================ps：在某些matlab中，可能没有rng函数，从而导致测试脚本中报错。
该函数作用只是初始化随机函数种子，可以直接把rng(0)这句正文掉，或者用rand函数去设置随机种子。

在计算loss的时候，最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，那么它到底是怎么做的呢？首先明确一点，loss是代价值，也就是我们要最小化的值tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共两个参数：第一个参数logits：就是神经网络最初一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二个参数lab

基于Simulink仿真完成直流电力拖动系统的起动、制动、调速控制的设计。
题目要求：（1）设计电枢回路串分级电阻起动方案，仿真校验：（最大电流设为2IN）注意：电枢电流或电磁转矩的计算。
（2）结合电力电子变换安装设计起动方案，仿真校验，与（1）进行对比分析；
（3）针对额定位能性恒转矩负载，分别以1.1nN和0.5nN实现稳速下放的设计方案，仿真校验，并进行评价；
（4）结合电阻、电力电子变换安装对三种调速方法进行调速方案设计，并结合仿真对三种调速方法进行评价。

电机转速n（r/min）；
电枢表面线速度v（m/s）；
电枢表面圆周速度W（rad/s）；
电枢直径D（m）；
电机的极对数P；
频率f(Hz)；
每极总磁通F（Wb）；
a：电枢绕组并联支路对数电枢绕组每相有效匝数WA；
DUT：电压损耗（开关管损耗等）电势系数eK：是当电动机单位转速时在电枢绕组中所产生的感应电势平均值。
转矩系数TK：(N.m/A)是当电动机电枢绕组中通入单位电流时电动机所产生的平均电磁转矩值。
额定功率NP：指电动机在额定运转时，其轴上输出的机械功率（W）。
额定电压NU：是指在额定运转情况下，直流电动机的励磁绕组和电枢绕组应加的电压值，（V）。
额定电流aI：是指电动机在额定电压下，负载达到额定功率时的电枢电流和励磁电流值，（A）。
额定转速Nn：是指电动机在额定电压和额定功率时每分钟的转数，单位r/min

解压后，交换掉hadoop中原有的bin目录即可。
也可以尝试将hadoop.dll和winutils.exe拷贝到bin目录下，NN命令添加：可以在start-dfs.cmd和stop-dfs.cmd中分别加入启动/关闭secondarynamenode的命令：start"ApacheHadoopDistribution"hadoopsecondarynamenodeTaskkill/FI"WINDOWTITLEeqApacheHadoopDistribution-hadoopsecondarynamenode"

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。