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二级分类:
数字信号处理-第四版中文
国外经典信号处理教材,入门、提升必备。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识,其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识,包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识,主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
《国外电子与通信教材系列·数字信号处理(第4版)》内容全面丰富、系统性强、概念清晰、叙述深入浅出,为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法,书中列举了大量的精选例题,同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外,在各章的最后还附有习题,以帮助读者进一步巩固所学知识。
2024/11/29 15:13:36
39.73MB
国外经典教材
1
博弈论经典资料——纳什博弈论论文集
博弈论的经典资料,对写论文有帮助!纳什诺贝尔经济学奖获得者,很传奇的一个人!
2024/11/28 21:35:36
2.17MB
博弈论,纳什
1
经典DOS汇编程序100例
经典DOS汇编程序100例,去年夏秋之交写的100个DOS汇编程序,内容涉及面甚广,包括了基本的指令测试,IO读写,显存读写,DOS/BIOS中断,发声程序等等,作为DOS汇编初学及资料词典,是很不错的。
绝大多数采用MASM5(或高于此版本)下配合NMAKE编译和链接。
byLoomman,QQ:28077188,MSN:Loomman@hotmail.comQQ裙:30515563
2024/11/28 9:09:43
188KB
经典
DOS
汇编
程序
1
数据结构程序设计-迷宫问题
1)问题描述迷宫求解是实验心理学中的一个经典问题,心理学家把一只老鼠从一个无顶盖的大盒子的入口处赶进迷宫,迷宫中设置很多隔壁,对前进方向形成了多处障碍,心理学家在迷宫的唯一出口处放置了一块奶酪,吸引老鼠在迷宫中寻找通路以到达出口。
例如,图2所示为一个迷宫示意图,其中双边矩形表示迷宫,1代表有障碍,0代表无障碍。
01234567890111111111111011101111211010111113101000001141011101111511001100016101100110171111111111
2024/11/27 0:06:21
120KB
迷宫问题,数据结构
1
就这样享用Word(完整书签版)
本书是旨在让广大Word用户快速、轻松地掌握真正实用、常用、经典、精华的Word高级技能。
让大家从此快速、轻松、漂亮地完成以往令人头痛的种种“选定、设置、修改、调整……”,从以往大量枯燥的重复劳动中解脱出来,省下宝贵时间、赢得快乐心情、更好地享受精彩生活。
2024/11/24 3:20:19
52.58MB
Office
Word
排版
1
SAR成像仿真-CS、RD以及RMA
使用matlab编写的三个SAR系统仿真程序,其中以RD算法最为经典,是学习SAR系统仿真必备代码
2024/11/24 0:07:30
5KB
SAR成像仿真
CS
RD
RMA
1
fashion-mnist.rar
keras经典数据集fashion-mnist第一次使用放在用户.keras下的datasets就行放进去就不用下载了
2024/11/23 14:32:12
29.45MB
深度学习
tensorflow
keras经典数据集
fashion-mnist
1
Nonlinearandadaptivecontroldesign
反推控制方面的经典,英文原版,深入浅出,带你走进非线性反推控制的殿堂。
本书同时涉及到许多非线性控制的基本概念,对做非线性控制方面研究的童鞋有极大的帮助!
2024/11/23 14:05:38
18.77MB
nonlinear
adaptive
backstepping
1
各种病虫害的高清数据集
数据集在IT行业中,特别是在机器学习和计算机视觉领域,扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集,它包含了五个不同类别的高清图片,这些图片是jpg格式,非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础,它包含了一系列有标记的样本,这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中,数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片,可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类,分别属于五个不同的类别,这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中,高清图片通常能提供更多的细节,有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式,它采用了有损压缩算法,能在保持图像质量的同时,减少文件大小,适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集,可以进行以下几种机器学习任务:1.图像分类:训练一个模型,输入一张病虫害图片,输出图片所属的类别。
例如,输入一张叶片有斑点的图片,模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测:除了识别类别,还需要确定病虫害在图片中的位置,这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割:进一步细化目标检测,不仅指出病虫害的位置,还能精确到每个个体,这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测:训练模型识别健康的农作物图像,当出现病虫害时,模型会发出警报,帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤:1.数据预处理:包括图片的缩放、归一化、增强(如翻转、旋转)等,目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择:可以使用经典的卷积神经网络(CNN),如AlexNet、VGG、ResNet等,或者预训练模型如ImageNet上的模型,再进行微调。
3.训练与验证:通过交叉验证确保模型不会过拟合,并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估:在独立的测试集上评估模型的性能,常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用:将训练好的模型部署到实际系统中,如智能手机APP或农田监控系统,实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础,通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理,提升农作物的产量和质量,对现代农业发展具有重要意义。
2024/11/22 10:52:17
840.11MB
数据集
1
分布式状态估计和控制
这本书是关于分布式状态估计的最为经典的书籍,基于全连通拓扑和非全连通拓扑,线性系统和非线性系统,详细介绍了信息滤波和卡尔曼滤波的过程和推导
2024/11/21 4:02:19
17.06MB
卡尔曼滤波
状态估计
多传感器系统
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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