微机原理/汇编语言 多功能信号/波形发生器课程设计

超分辨的MATLAB程序，比较经典的网上很少能找到的超分辨程序

【实例简介】详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。

老外用C#开发开发的一个符合61850的框架，希望对大家有帮助。也希望正在研究这方面的兄弟多提供点相关的资料，大家共同进步。

一个简单的3层(1层隐层)误差反向传播神经网络（BP神经网络），Python实现，Python版本:Python3.5.2

C# WinForm 包括跑秒、时间、温度、速度、、非常漂亮的一组控件

ADI公司的已验证电路由ADI工程师设计和搭建。每个电路的设计和搭建均采用标准的工程实践技术，其功能和性能已经在室温下的实验室环境中经过了测试和验证。但是，用户需负责自行测试电路，并决定它对自己是否适用。因而，ADI公司将不对由任何原因、连接到任何已验证电路上的任何物品所导致的直接、间接、特殊、偶然、必然或者惩罚性的损害负责。在文档的“常见变化”章节里描述的其他变化电路也未必被实际搭建和测试过。已验证电路仅供与ADI公司产品一起使用，并且其知识产权为ADI公司或其授权方所有。虽然用户可能在自己的产品设计中使用已验证电路，但是并未被默认授予其他许可，或是通过此参考电路的应用及使用而获得任何专利或其它知识产权。ADI公司提供的信息被认为是准确及可靠的。不过，已验证电路是以“原样”的方式提供的，并不具有任何种类的承诺，包括但不限于：明示、暗示或者法定承诺，任何商业性、未侵权或者某特定用途实用性的暗示承诺，ADI公司无需为已验证电路的使用承担任何责任，也不对那些可能由于其使用而造成任何专利或其它第三方权利的侵权负责。ADI公司有权随时修改任何参考电路，而不另行通知。所有商标和注册商标均属于其相应公司

基于FPGA使用verilog语言开发的音乐播放器

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对射式光电传感器原理图及程序，内附原理图和检测程序，灵敏度可以改变电阻，可用于检测是否有物体通过等

XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法Matlab原代码，可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。