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bladed软件使用教程

于 2020-11-30 发布
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代码说明:

bladed软件的使用方法,便于更好的应用

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • "java实现简单的单点登录"源码包
    http://www.blogjava.net/xcp/archive/2010/04/13/318125.html页面的源码地址无法访问,我在其他地方找到了。可以运行的三个简单应用,配置完成后可以实现单点登录,供初学者研究其原理。
    2020-12-02下载
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  • 16位ADC数据采集模块AD7606(原理图、中文数据手册、例程等)
    AD7606 数据采集模块,16位ADC,8通道同时200KHz频率采集,每秒8*200K样本。SPI接口或8080 16位并口,可自行选择。AD7606 数据采集模块特性:使用AD7606 高精度16位ADC芯片8路模拟输入。阻抗1M欧姆。【无需负电源,无需前端模拟运放电路,可直接接传感器输出】输入范围正负5V,正负10V。可通过IO控制量程。分辨率 16位。最大采样频率 200Ksps。 支持8档过采样设置(可以有效降低抖动)内置基准单5V供电SPI接口或16位总线接口。接口IO电平可以是5V或3.3V
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  • STM32 SDIO FATFS
    3.3STM32固件库,008B最新的FATFS文件系统。非常完善的SDIO例程和文件系统的建立。非常通俗易懂
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    基于卷积神经网络的图像识别 基于卷积神经网络的图像识别关于学位论文独创声明和学术诚信承诺本人向河南大学提出硕士学位申请。本人郑重声明:所呈交的学位谂文是本人在导师的指导下独立完成的,对所研究的课题有新的见解。据我所知,除文中特别加以说明标注和致谢的地方外,论文中不包括其它人已经发表或撰写过的研究成果,也不包括其它人为获得任何教育、科研机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意在此本人郑重承诺:所呈交的学位论文不存在舞弊作伪行为,文责自负。学位申请人(学位论文作者)签名:亚强2015年5月20日关于学位论文著作权使用授权书本人经河南大学审核批准授予硕士学位。作为学位论文的作者,本人完全了解并同意河南大学有关保留、使用学位论文的要求,即河南大学有权向国家图书馆、科研信息机构、数据收集机构和本校图书馆等提供学位论文(纸质文本和电子文本)以供公众检索、查阅。本人授衩河南大学出于宣扬、展览学校学术发展和进行学术交流等目的,可以采取影印、缩印、扫描和拷贝等复制手段保存、汇编学位论文(纸质文本和电子文本)(涉及保密内容的学位论文在解密后适用本授权书)学位获得者(学位论文作者)签名:卫2015年5月20日学位论文指导教师签名:2015年5月20日摘要Deep learning是机器学习研究的新领域,掀起了机器学习的新浪潮,在各个行业都受到了广泛的关注。 Google brain项目、微软全自动同声传译系统、百度硏究院等都是 deep learning技术发展的见证。随着大数据和深度模型时代的来临,deeplearning技术也得到了广泛的重视和发展,它带来的技术进步也必将改变人们的生活随着机器学习领域的发展,最近几年对卷积神经网络的研究也越发深入。现在卷积神经网络已经广泛的应用到各种领域,并取得了巨大的成果。卷积神经网络是在人工神经网络的基础上发展起来的·种高效的识别算法。典型的积网络结构是由 Lecrn提出的 LeNe t-5,它包含多个阶段的卷积和抽样过程,然后将提取到的特征输入到全连接层进行分类结果的计算。卷积神经网络通过特征提取和特征映射过程,能够较好的学习到图像中的不变特征。现在研究人员在典型的 LeNet5的基础上,使用多种方法改善卷积网终的结构和性能,从而提高网终的通用性和对图像的识别效果。本文结合图像的特点,在深入硏究了卷积网络的理论和国内外研究成果的基础上主要做了以下工作:(1)研究了卷积网络的训练算法,通过对算法分析,调试并找到最优初始化参数和最适应的网络结构配置。(2)对于分类结果的计算,使用了多区域的测试方法,通过在测试的过程中对图像的多个区域进行计算能够提高图像识别的准确率。〔3)为系统设计了一个通用的数据集输入接口,可以将自己构建的图像薮据集输入到卷积神经网络的结构中,训练和查看图像分类的结果。(4)在卷积层使用了局部偏差垬亨和非共亨两种方法,在数据集上测试并进行结果分析。(5)在隐含层使用了网络泛化的方法 DROPOUT,在数据集上测试并进行结果分析。通过以上改进方法的使用,卷积网络的通用性和性能得到了提高。关键词:,图像识别,特征提取
    2020-11-30下载
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  • CEEMD分解-imf分量相关系数-信息熵特征
    这是一个样本的实验,现将振动信号进行CEEMD分解,得到imf分量,在求imf分量的相关系数啦筛选分量,并求一个样本的信息熵特征,构造一个特征向量矩阵,然后自己选择类器进行分类。
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  • 张正友相机标定matlab实现
    张正友相机棋盘标定法的matlab的实现代码,不包括图像棋盘角点检测部分
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    研究了三角形表面模型的布尔运算。传统的CSG 算法是基于基本实体的布尔运算进行的,对于由三角形或多边形描述的表面模型的复杂模型运算则十分困难。通过构建模型的BSP 树,利用BSP 树的空间分割能力,把参与运算的模型分割成两部分,然后,根据交、并、差各种布尔运算,组合分割后的结果,实现了不规则三维模型的布尔运算。
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  • 利用matlab仿真实现FDMA
    在Matlab 环境中,利用编程方法对FDMA通信模型进行仿真研究,涉及频谱分析以及滤波器设计。试验完整,代码完整,可运行。
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