水声通信原理课件——水声通信技术

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这是关于智能传感器设计的MATLAB的仿真程序，主要包括差值法、最小二乘法以及神经网络法，非常有借鉴意义哦！

可以求的网络的最短路径,直径,介数，度分布， 聚类系数-Can network seek the shortest path, diameter, referred to the number of degree distribution, clustering coefficient

基于STM32F103的PT100测温程序，通过pt100铂电阻与温度的线性性

【实例简介】Intc的verilog源代码，用于接收中断源的中断信号，并判断优先级，依次发给CPU，CPU通过查状态寄存器IFSR确定需要服务的中断源，从而按优先级执行中断服务程序。

数学建模问题，用LINGO实现。题目：某厂按合同规定需于当年每个季度末分别提供10，15，25，20台同一规格的柴油机。已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如下表所示。又如果生产出来的柴油机当季不交货的，每台每积压一个季度需储存、维护等费用0.15万元。要求在完成合同的情况下，做出使该厂全年生产（包括存储、维护）费用最小的决策。模型的假设假设该厂在完成合同的情况下，就不再生产柴油机产品。即每年的生产任务即为合同任务，完成任务后就不再生产，无库存积压。模型的建立在假设的基础上，设变量Xj为第j季度的柴油机产量，j=1,2,3,4，而且Xj为非负整数。按合同规定的任务，有

程序员表白程序，开放源码，不断更新（第三篇：第二弹）,这是loveyue系列的源码，详情请参照博客：http://blog.csdn.net/wuxia2001/article/details/45743641

【实例简介】2019.03.14 MATLAB公开教程的PPT，课程内容： 1. 简介 深度学习：直接从数据中进行学习 卷积神经网络：用于图像识别、目标检测、语义分割等任务 2. MATLAB的优势 支持与Tensorflow/Pytorch等开源框架协作 简单易学，高质量的帮助文档和大量示例 高效的开发平台，完整的工具链 实用的数据标注和可视化工具 强大的代码生成功能 支持多平台部署 3. 仅用11行代码实现图像分类 1行代码直接导入经典的Alexnet网络模型 通过摄像头实时采集图像数据，可识别1000种常见物体 4. 迁移学习的力量 基于已有的卷积神经网络进行微调，实现专属图像识别 丰富的预训练模型，包括SqueezeNet, ResNet-18, DenseNet-201, Inception-ResNet-v2等 5. 设计复杂网络的利器：Deep Network Designer 图形交互界面，便于设计和修改复杂的网络 支持一键分析，自动修正网络结构中的错误 6. MATLAB与Tensorflow/Pytorch等开源框架的协作 通过ONNX (Open Neural Network Exchange)共享深度学习模型 支持直接导入Keras和Caffe的模型

用BP神经网络做分类器，提取信号的五个特征，并对信号进行识别。

OPENGL三维场景搭建、漫游、交互。包括凹凸地形，键盘交互、鼠标交互、树木，火焰等