包含以下几种表情:0anger生气1disgust讨厌2fear恐惧3happy开心4sad伤心5surprised惊讶6normal中性里面有原.csv文件还有处理好的.npy文件，其中名称带data的为图片的ndarray数据，带labels的为其对应的标签。
使用时只需要用np.load("train_data.npy")语句读取即可
使用时只需要用np.load("train_data.npy")语句读取即可
2019/6/5 19:50:15
179.53MB
1
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
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
2019/10/24 1:29:24
144KB
1
最新CCNP实验手册，包括EIGRP、OSPF、路由检测、BGP、IPV6、连接到远程站点、交换、vlanTrunk链路集合、STP、MSTP、多层交换、高可用性、插入安全，是学好NP的必备材料
2016/6/16 15:28:55
38.17MB
1
卜东波老师计算机算法设计与分析作业答案。
共分7个章节。
分治算法、动态规划算法、贪婪算法、线性规划、网络流算法、NP。
全英文。
包括自然语言描述、伪代码、正确性证明、时间复杂度。
共分7个章节。
分治算法、动态规划算法、贪婪算法、线性规划、网络流算法、NP。
全英文。
包括自然语言描述、伪代码、正确性证明、时间复杂度。
2021/8/24 8:14:47
18.36MB
1
importnumpyasnpimportsysdefconv_(img,conv_filter):filter_size=conv_filter.shape[1]result=np.zeros((img.shape))#循环遍历图像以使用卷积运算forrinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[0]-filter_size/2.0+1)):forcinnp.uint16(np.arange(filter_size/2.0,img.shape[1]-filter_s
2022/10/8 13:00:54
53KB
1
中文版的，内容有：最优化问题、单纯元型算法、对偶性、原始-对偶算法、最大流有效算法、最短路、最小费用流、算法与复杂性、婚配算法、赋权婚配、指派问题、拟阵、整数线性规划、NP完备问题、近似算法、分支界定、动态规划、局部寻优等
2015/1/13 21:22:28
16.38MB
1
标志由赞助商区块下载：||||第三方端口：||||SponsorBlock是开源的众包浏览器扩展程序，可跳过YouTube视频中的赞助者细分。
用户在扩展中发生赞助者时提交，扩展自动跳过它知道的赞助者。
它还支持跳过其他类别，例如简介，支出和订阅提示。
它还支持Invidio.us。
翻译：重要连结有关重要链接，请参见。
服务器后端服务器代码在这里可用：:这是一个简单SQLite数据库，将保存所有计时数据。
为了确保该项目不会消失，我已将该数据库公开下载为（）。
如果您打算在另一个项目中使用数据库，请阅读页面以获取更多信息。
数据集和API现在已在某些和。
尝试创建一个神经网络，以预测赞助细分的发生时间。
这个项目现在不幸地被放弃了，所以我决定尝试从一个众包的系统开始复兴这个想法。
API您可以在阅读API文档。
建造将config.json.example重命名为config.json并根据需要调整配置。
还有其他可用的构建脚本。
安装npm，然后在存储库中运行npminstall来安装依赖项。
运行np
用户在扩展中发生赞助者时提交，扩展自动跳过它知道的赞助者。
它还支持跳过其他类别，例如简介，支出和订阅提示。
它还支持Invidio.us。
翻译：重要连结有关重要链接，请参见。
服务器后端服务器代码在这里可用：:这是一个简单SQLite数据库，将保存所有计时数据。
为了确保该项目不会消失，我已将该数据库公开下载为（）。
如果您打算在另一个项目中使用数据库，请阅读页面以获取更多信息。
数据集和API现在已在某些和。
尝试创建一个神经网络，以预测赞助细分的发生时间。
这个项目现在不幸地被放弃了，所以我决定尝试从一个众包的系统开始复兴这个想法。
API您可以在阅读API文档。
建造将config.json.example重命名为config.json并根据需要调整配置。
还有其他可用的构建脚本。
安装npm，然后在存储库中运行npminstall来安装依赖项。
运行np
2021/6/19 14:54:51
764KB
1
物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。
为了很好地处理这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。
为了很好地处理这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。
2016/5/12 18:48:51
283KB
1
近似算法的引入和发展是为了处理一大类重要的优化问题，人们常常遇到的这类问题是NP-Hard问题。
按照Garey和Johnson的说法：“我没能找到一个有效的算法，但是其他那么多名人同样也没找到！”如果找不到最优解时，那么合理的做法是牺牲一点最优性而去寻求有效的，好的，可行的近似解。
当然在保证解的有效性时候，其最优性要尽可能的保留。
近似算法的模式就是为了寻求这种平衡。
本书就是讨论关于若干类重要NP-Hard问题的近似解算法，书中回顾了近几十年来相关的设计技术，及其进展
按照Garey和Johnson的说法：“我没能找到一个有效的算法，但是其他那么多名人同样也没找到！”如果找不到最优解时，那么合理的做法是牺牲一点最优性而去寻求有效的，好的，可行的近似解。
当然在保证解的有效性时候，其最优性要尽可能的保留。
近似算法的模式就是为了寻求这种平衡。
本书就是讨论关于若干类重要NP-Hard问题的近似解算法，书中回顾了近几十年来相关的设计技术，及其进展
2015/8/9 15:22:26
13.21MB
1
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