本文主要针对旋转机械的故障诊断问题，设计了基于LabVIEW的旋转机械振动测试系统，该系统通过软件编程来实现振动信号的存储、分析及特征提取，并且提出了基于支持向量机的智能故障诊断方法，该方法将特征向量直接输入到支持向量机分类器中进行故障识别，结果表明支持向量机对于机械故障有较好的分类效果。
2023/9/24 6:05:07
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简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
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在过去的十年中，为了解决半监督支持向量机某一方面的特定问题，出现了很多改进版本，如针对半监督支持向量机效率低下的问题，提出了meanS3VM算法；
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题，提出了S4VM算法；
针对代价敏感的问题，提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线，也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于，S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法，并附一demo展示效果，加深理解
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题，提出了S4VM算法；
针对代价敏感的问题，提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线，也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于，S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法，并附一demo展示效果，加深理解
2023/9/22 16:20:42
274KB
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本书从应用编程的角度解释x86处理器的内部架构和执行环境，全面介绍如何用x86汇编语言编写可被高级语言调用的函数。
主要内容包括：x86-32核心架构（第1章和第2章），x87浮点单元（第3章和第4章），MMX技术（第5章和第6章），流式SIMD扩展（第7章至第11章），高级向量扩展（第12章至第16章），x86-64核心架构（第17章和第18章），x86-64SSE和AVX（第19章和第20章），高级主题（第21章和第22章）。
书中包含了大量的示例代码，以帮助读者快速理解x86汇编语言编程和x86平台的计算资源。
本书可作为高等院校计算机及相关专业学生的教材，也可供想要学习x86汇编语言编程的软件开发者使用。
主要内容包括：x86-32核心架构（第1章和第2章），x87浮点单元（第3章和第4章），MMX技术（第5章和第6章），流式SIMD扩展（第7章至第11章），高级向量扩展（第12章至第16章），x86-64核心架构（第17章和第18章），x86-64SSE和AVX（第19章和第20章），高级主题（第21章和第22章）。
书中包含了大量的示例代码，以帮助读者快速理解x86汇编语言编程和x86平台的计算资源。
本书可作为高等院校计算机及相关专业学生的教材，也可供想要学习x86汇编语言编程的软件开发者使用。
2023/9/21 5:14:20
104.07MB
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基于多特征融合的动态障碍物检测跟踪方法、基于时空特征向量的动态障碍物识别方法和基于驾驶行为意图检测的动态车辆轨迹预测方法，从而实现更加安全、合理和准确的动态障碍物避撞
2023/9/15 2:35:43
7.48MB
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遗传算法优化支持向量机GASVMmatlab代码GA/SVM程序包含三个文件：1。
MainGA12.m2。
selectGA12.m3。
svmc12.mMainGA12.m是主文件，其余两个是被调用文件。
MainGA12.m里主要设置有关参数。
MainGA12.m2。
selectGA12.m3。
svmc12.mMainGA12.m是主文件，其余两个是被调用文件。
MainGA12.m里主要设置有关参数。
2023/9/14 3:56:09
1.67MB
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本程序很好的解决了两点之间的所有路径问题，无向图、有向图均可。
采用广度优先算法和回溯法的结合，将最终结果存放在一个动态二维向量中。
并将其打印出来（打印出顺序经过的结点）。
运行环境为visualstudio2005或visualstudio2008，VC6.0不行。
本人QQ：894738423
采用广度优先算法和回溯法的结合，将最终结果存放在一个动态二维向量中。
并将其打印出来（打印出顺序经过的结点）。
运行环境为visualstudio2005或visualstudio2008，VC6.0不行。
本人QQ：894738423
2023/9/11 18:10:33
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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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