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二级分类:
wine.xlsx机器学习素材
该数据用于sklearn的knn算法学习使用,随机森林,决策树,极限森林,梯度上升树等人工算法的学习使用素材
2023/7/7 8:44:14
25KB
python
AI
pandas
numpy
1
1300万像素手机镜头设计
设计了一款由5片塑料非球面透镜和1个红外滤光片组成的1300万像素的手机镜头,系统采用1/3inch(1inch=2.54cm)的CMOS作为该镜头的图像传感器,像素颗粒大小为1.12mm。
镜头的焦距为3.9mm,F数为2.2,视场角为78°。
在1/2极限频率处调制传递函数(MTF)值都大于0.4,可以获得优质的成像效果,最大畸变小于2%,相对照度大于36%,公差也相对较松,能够满足生产中的需要。
2023/6/30 4:43:20
1.7MB
光学设计
1300万像
手机镜头
非球面
1
光学/数字混合图像处理用于星体斑点干涉术的模拟实验
本文介绍一种光学/数字混合图像处理方法,它可用于星体斑点干涉术,以克服大气扰动的影响,使天文望远镜达到理论衍射极限.混合处理系统包括相干光傅里叶交换装置、光学输出数字化的显微密度计和微计算机三部分。
在简单分析星体斑点干涉术数据处理的要求之后,本文将叙述系统各部分的组成和设计,介绍处理模拟星体图像的结果,讨论今后的发展和其它可能的应用。
2023/6/7 17:28:32
4.53MB
论文
1
基于金刚石NV色心的超分辨成像技术
光学显微镜的出现为细胞等微观结构的研究打开了新的大门,然而衍射极限的限制使得更加精细的结构难以探测。
近年来,一些充满创造性的方法突破了衍射极限,达到纳米级分辨率。
氮-空位(NV)色心是金刚石中一种常见的发光缺陷,由于其具有明亮而稳定的发光性质和较长的电子自旋相干时间而被广泛应用于量子计算与量子测量中;
同时,NV色心在超分辨成像技术中也发挥着巨大作用,通过与各种超分辨成像显微镜的结合,实现了对NV色心的纳米级分辨率成像,而且进一步实现高空间分辨率的量子传感。
本文简单介绍了NV色心的结构与性质,以及各类成像技术的基本原理;
对NV色心与超分辨成像结合的各项技术实验成果进行了归纳与比较,并对其应用进行了总结与展望。
2023/6/6 23:54:40
10.87MB
成像系统
超分辨成
衍射极限
NV色心
1
三菱60S(M系列)报警说明书
滚齿轴、原点返回未完设为滚齿类型时,滚齿轴未完成原点返回。
变成全轴互锁状态。
‧关闭复位或滚齿信号,进行原点返回操作。
0051同期误差过大同期控制时,主动轴和从动轴的同期误差超出许可值。
同期误差检测中,发生了超出同期误差极限值的偏差。
‧通过校正类型,任一轴朝减小误差方向移动。
‧增大许可值或设定为0(检测无效)。
‧简易C轴同期控制时,请将R435寄存器的内容设为0。
‧确认参数(#2024synerr)。
2023/6/3 9:47:12
3.33MB
三菱
60S
报警
1
极限学习机分类,绝对可以完美运行
用极限学习机分类,里面有完整的程序,欢迎前来下载,你值得拥有!一定完美运行,可以的话,欢迎好评。
2023/5/17 2:50:03
15KB
matlab
1
科研罕用代码(料想分类评估)
matlab罕用代码大全,帮手你科研,论文实证阐发,数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判
2023/5/9 23:33:27
12.05MB
matlab
神经网络
1
概率论与数理统计(陈希孺编著)中国迷信本领大学出书社(2009版).pdf
本书内容搜罗低等概率盘算、随机变量及其漫衍、数字特色、多维随机向量、极限度理、统计学底子不雅点、点估量与区间估量、假如查验、回归相关阐发、方差阐发等。
书落选入了部份在实际以及使用上弥留,但普通感应逾越本课程规模的资料,以备教者以及学者遴选。
本书并重底子不雅点的阐释,同时,在设定的数学水平内,力争做到叙述松散。
书中精选了百余道习题,并在书末附有揭示与解答。
本书可作为低级学校理工科非数学系的概率统计课程课本,也可供具备至关数学豫备(低等微积分及大批矩阵学识)的读者自修之用。
目录总序序第1章责任的概率1.1概率是甚么1.2古典概率盘算1.3责任的运算、前提概率与自力性习题第2章随机变量及概率漫衍2.1一维随机变量2.2多维随机变量(随机向量)2.3前提概率漫衍与随机变量的自力性2.4随机变量的函数的概率漫衍附录习题第3章随机变量的数字特色3.1数学期望(均值)与中位数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.2方差与矩3.3协方差与关连系数3.4大数定理以及中间极限度理习题第4章参数估量4.1数理统计学的底子不雅点4.2矩估量、极大似然估量以及贝叶斯估量4.3点估量的优同性原则4.4区间估量习题第5章假如查验5.1下场提法以及底子不雅点5.2弥留参数查验5.3拟合优度查验附录习题第6章回归、相关与方差阐发6.1回归阐发的底子不雅点6.2一元线性回归6.3多元线性回归6.4相关阐发6.5方差阐发附录习题习题揭示与解答附表
2023/5/5 22:19:25
85.91MB
概率论与数理统计
陈希孺
pdf
1
深度学习的异构减速本领(一):AI需要一个多大的“心脏”?
本文来自于www.qcloud.com,首要针对于深度学习的盘算构架举行谈判,在嵌入式VS云端不合场景下,ai处置器又是若何样责任的。
作为通用途理器,CPU(CentralProcessingUnit)是盘算机中不可或者缺的盘算中间,松散指令集,实现同样普通责任中多种多样的盘算以及处置责任。
然则连年来,CPU在盘算平台规模一统天下的步骤走的并不顺遂,可归因于两个方面,即自身解放以及需要转移。
一方面,当半导体的工艺制程走到7nm后,已经迫近物理极限,摩尔定律垂垂失效,导致CPU再也不能像暮年同样享受工艺提升带来的盈利:经由更高的工艺,在相友善积下,削减更多的盘算资源来提升成果,并相持功耗巩固。
为了谋求更高的成果,
2023/5/2 23:52:56
439KB
深度学习的异构加速技术(一):AI需要一个多大的“心脏”?
1
检测、估量以及调制实际(卷1+卷2+卷3)——全
检测估量以及调制实际作者简介 HarryL.VanTrees美国麻省理工学院电子工程系传授,曾经卖力美国空军首席迷信家、美国国防通讯署首席迷信家等要职。
迄今为止,本书照常是公认的对于检测、参数估量以及线性与非线性调制波形估量方面的一本叙述详尽、深入、告成的著述。
也是一本较好的钻研生课本。
内容是钻研暴发在通讯、雷达以及声纳中被噪声传染了的种种线性与非线性调制、随机与非随机波形的最佳处置的数学方式以及物理结构,种种体系大概抵达的成果极限以及影响它的种种因素。
全书搜罗导论、典型检测以及估量实际、随机进程的描摹、信号检测与信号参数估量、络续波估量、线性估量协议判等7章。
每一章附有至关数目的扩展内容规模的习题。
本书的货物是处置通讯、雷达、声纳、信息实际与信息处置等方面的工程本领人员、钻研生以及低级院校的教师。
2023/5/1 16:33:44
22.95MB
检测估计和调制理论
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
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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
15KB
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