QuartusPrime18.1破解器#第一步:把Quartus_18.1破解器.exe复制到C:\intelFPGA\18.1\quartus\bin64和/或C:\intelFPGA_Pro\18.1\quartus\bin64下运行(你的安装目录也许和这个不一样),也就是说把它和quartus.exe放在同一个文件夹里面。
双击运行!此破解器会自动识别Quartus18.1是Standard版还是Pro版,然后自动破解。
#第二步:把license.dat里的XXXXXXXXXXXX用你的网卡号替换(在QuartusPrime18.1的Tools菜单下选择LicenseSetup,下面就有NICID,选择第一个或者第二个都行)。
#第三步:在QuartusPrime18.1的Tools菜单下选择LicenseSetup,然后选择Licensefile,最后点击OK。
#注意:license文件存放的路径名称不能包含汉字和空格,空格可以用下划线代替。
#对于绝大部分用户来说,不需要破解ModelSim,大家可以用免费的ModelSim-AlteraStarterEdition,也就是入门版,可以仿真一万行可执行代码(这一万行是指不包括注释,纯的代码)。
只有非常大的设计才需要用ModelSim-AlteraEdition或者ModelSim-SE版,这2种版本才需要破解,破解器自己搜索,本人不提供。
2025/6/25 0:37:31 105KB Quartu 破解
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用opencv提供的级联分类器进行人脸、人头检测的训练样本库,本资中包含正负样本,其中正样本10000张,负样本20000张。
2025/6/17 4:36:18 26.88MB opencv 级联分类器
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误差反向传播(Backpropagation,简称BP)是深度学习领域中最常见的训练人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的算法。
它主要用于调整网络中权重和偏置,以最小化预测结果与实际值之间的误差。
在本项目中,我们看到的是如何利用BP算法构建一个两层神经网络来识别MNIST手写数字数据集。
MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本都是28x28像素的灰度图像,代表0到9的手写数字。
BP算法通过迭代过程,对每个样本进行前向传播计算预测结果,并使用梯度下降优化方法更新权重,以提高模型在训练集上的表现。
文件"bp_two_layer_net.py"可能包含了实现BP算法的主体代码,它定义了网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。
"net_layer.py"可能是定义神经网络层的模块,包括前向传播和反向传播的函数。
"train_bp_two_neuralnet.py"很可能是训练脚本,调用前面的网络和训练数据,执行多次迭代以优化权重。
"buy_orange_apple.py"、"layer_naive.py"、"gradient_check.py"和"buy_apple.py"这四个文件的名称看起来与主题不太直接相关,但它们可能是辅助代码或者示例程序。
"buy_orange_apple.py"可能是一个简单的决策问题,用于帮助理解基本的逻辑操作;
"layer_naive.py"可能包含了一个基础的神经网络层实现,没有使用高级库;
"gradient_check.py"可能是用来验证反向传播计算梯度正确性的工具,这对于调试深度学习模型至关重要;
而"buy_apple.py"可能是另一个类似的小示例,用于教学或练习目的。
在BP算法中,计算图的概念很重要。
计算图将计算过程表示为一系列节点和边,节点代表操作,边代表数据。
在反向传播过程中,通过计算图的反向遍历,可以高效地计算出每个参数对损失函数的影响,从而更新参数。
在深度学习中,神经网络的优化通常依赖于梯度下降算法,它根据梯度的方向和大小来更新权重。
对于大型网络,通常采用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)或其变种,如动量SGD、Adam等,以提高训练速度和避免局部最优。
总结来说,这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用,特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。
通过理解和实现这些文件,我们可以深入理解BP算法的工作原理,以及如何在实际问题中构建和训练神经网络。
同时,它也展示了计算图和梯度检查在深度学习模型开发中的关键作用。
2025/6/15 20:24:19 5KB
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ProblemG:最优时间表(运行程序c++可以顺利通过的)TimeLimit:1000MSMemoryLimit:65536KDescription一台精密仪器的工作时间为n个时间单位,与仪器工作时间同步进行若干仪器维修程序.一旦启动维修程序,仪器必须进入维修程序.如果只有一个维修程序启动,则必须进入该维修程序.如果在同一时刻有多个维修程序,可任选进入其中的一个维修程序.维修程序必须从头开始,不能从中间插入.一个维修程序从第s个时间单位开始,持续t个时间单位,则该维修程序在第s+t-1个时间单位结束.为了提高仪器使用率,希望安排尽可能少的维修时间.对于给定的维修程序时间表,计算最优时间表下的维修时间.Input输入数据的第1行有2个小于10000的正整数n和k,n表示仪器的工作时间单位,k是维修程序数.接下来的k行中,每行有2个表示维修程序的整数s和t,该维修程序从第s个时间单位开始,持续t个时间单位.Output在一行上输出最少维修时间.SampleInput15612164118581115SampleOutput11
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10,000ofthemostpopularmoviesfromimdbIMDB1950-2012年IMDBTOP10000排行榜数据
2025/6/8 20:03:49 978KB imdb10000 imdb
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数据集已经预处理并含有整体10000个不同的词,包括结束句子的标记和用于罕见词语的特殊符号(\)。
数据量小,适用于RNN的训练。
积分莫名增加了,无积分可以私信我。
2025/6/7 5:07:06 33.79MB Penn Tree Bank ,PTB
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做网站或某些基于网络的软件可能需要根据用户端IP地址查询其物理地址信息,那么就会用到IP数据库。
本文件是我根据2011年5月份的纯真IP数据库进行整合而成,合并了部分同一地区IP,将原来的记录由30多万缩减到17万多条,并将其中的IP数据格式转换成了整数形式,方便查询,提高了查询效率。
附:IP格式转换可参考下面两个VB.NET函数PublicSharedFunctionGetIpFromInt32(ByValvalueAsUInt32)AsStringReturn(value>>24).ToString()&"."&(value24).ToString()&"."&(value<>24).ToString()EndFunctionPublicSharedFunctionGetIpFromString(ByValvalueAsString)AsUInt32DimsAsString()=value.Split("."c)ReturnUInt32.Parse(s(0))<<24OrUInt32.Parse(s(1))<<16OrUInt32.Parse(s(2))<<8OrUInt32.Parse(s(3))EndFunction
2025/5/28 3:11:47 8.13MB IP数据库 IP地址
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1、人脸识别sdk功能包含:摄像头操作封装,人脸检测、特征提取、人脸特征比对、性别检测、年龄检测;
2、本sdk二次开发包提供32位和64位dll,适用于Windows7以上系统,建议配置为i3+4G,开发包打包环境vs2015;
3、在64位i5上实测性能如下:人脸检测耗时:13毫秒;年龄检测耗时:93毫秒;性别检测耗时:79毫秒;特征提取耗时:109毫秒;比对10000次用时:1063毫秒;识别率>99.8%;
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印刷数字,总和10000张,7000训练,3000测试,还可以
2025/5/26 2:19:30 4.79MB 神经网络 数字识别
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手写数字识别10000次cnn结果,后缀名称为.caffemodel的网络模型文件,已经在caffe初探3中生成了若干网络模型文件,在这里我们可以选择迭代10000次的模型文件,里面包含了网络参数。
2025/5/23 10:52:17 2.5MB 手写数字识别 caffe
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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 钉钉 钉钉打卡