本文概括总结了梯度下降算法的内容，给出了详细的收敛性证明，复杂度分析以及随机梯度下降法，动量梯度下降法等经典的梯度下降算法，个人原创作品
2024/12/22 21:45:11
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7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip7天文献综述训练营材料.zip
2024/12/18 15:52:05
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第一部分智能卡产业综述……………………………3第二部分设计目标……………………………………3第三部分系统描述……………………………………4第四部分门禁系统简介…………………………...….4第五部分控制中心电脑要求…………………………7第六部分系统拓扑图.….….….….….….….….….…8第七部分系统配置…...….………………………….9第九部分服务承诺说明……………...……………..10
2024/12/13 22:13:36
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自动驾驶感知技术视觉感知技术发展本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
最后介绍了视觉感知算法的发展，包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。
首先是对自动驾驶视觉感知发展的行业综述，介绍了自动驾驶感知技术的发展路线，以及视觉传感器在其中的作用；
其次介绍了车载图像传感器的发展，包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性；
最后介绍了视觉感知算法的发展，包括像素级语义分割及目标检测、基于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。
2024/12/8 20:38:43
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本文档为《UG_工程图ppt》，可适用于工程科技领域，主题内容包含UG制图UG制图广州华南UG培训中心目录目录综述图纸建立与编缉图视图建立与编缉图视图加视图:正交视图向视图细节视图剖切视图…图视图显示参数设置移去视符等。
2024/12/6 6:08:38
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有整一套代码和数据库，其中还有论文和答辩ppt1．综述国内一些人才招聘系统的现状和发展前景；
2．深入了解基于B/S系统的优势及特点；
3．熟练掌握Oracle的数据库的使用及sql语句的编写；
4．熟练掌握并学习当下流行的开发框架；
5．深入分析网上人才招聘系统的关键技术与编写语言；
6．设计并实现有关于网上人才招聘系统的功能；
7．训练检索文献资料和利用文献资料的能力；
8．训练撰写技术文档与学位论文的能力。
2．深入了解基于B/S系统的优势及特点；
3．熟练掌握Oracle的数据库的使用及sql语句的编写；
4．熟练掌握并学习当下流行的开发框架；
5．深入分析网上人才招聘系统的关键技术与编写语言；
6．设计并实现有关于网上人才招聘系统的功能；
7．训练检索文献资料和利用文献资料的能力；
8．训练撰写技术文档与学位论文的能力。
2024/12/1 4:26:44
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SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM
2024/11/13 18:25:29
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深度学习不断增长的能源耗费和性能成本，促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。
与生物学上的相似之处是，稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好，也能得到同样好的推广。
与生物学上的相似之处是，稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好，也能得到同样好的推广。
2024/11/12 22:47:52
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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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