灰色预测工具箱 各种灰色模型

对面阵的相控阵天线的方向图进行了MATLAB仿真，并附有天线建模与公式推导。

　　自电力体制改革以来,峰谷分时电价是反映电力市场供求关系变化最灵敏的风向标。如何制定峰谷分时电价对供电企业确保利润产生着巨大的影响。文章详细介绍了针对峰谷分时的业务,信息化系统如何构建峰谷分时电价盈亏分析模型,总结信息化应用模式及一些实践成果,从而实现供电企业对峰谷分时电价的实时分析,提升财务集约化管理水平。【作者单位】： 远光软件股份有限公司

自己用matlab写的对于最近邻内插法，双线性内插法，双三次内插法的具体实现

【实例简介】OpenLayers教程,很好，很专业，包含矢量图层的创建，矢量元素的创建、选中、拖移OpenLayers教程,很好，很专业，包含矢量图层的创建，矢量元素的创建、选中、拖移OpenLayers教程,很好，很专业，包含矢量图层的创建，矢量元素的创建、选中、拖移OpenLayers教程,很好，很专业，包含矢量图层的创建，矢量元素的创建、选中、拖移

基于Matlab_Simulink异步电机矢量控制系统仿真两个版本中的一个,Simulink帮助文档中的作法相仿.

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STM32L Discovery STLink驱动，用于STM32系列芯片调试，实测可用STM32L Discovery STLink驱动，用于STM32系列芯片调试，实测可用

系统简介： 该系统为学生学习作品、主要实现的功能为：通过 RFID模块（型号；MIFARE522）读取 S50 卡的卡号ID、进行添加学生信息保存到mysql数据库中。学生进出宿舍需要刷卡出入，学生刷卡将验证信息，没有找到信息则不开门，找到信息后开门-验证时间是否到达晚归时间（23：30-次日6：30）晚归扣除5个素养积分/次 不晚归则不扣 并保存门禁记录到数据库中，在门禁记录查询窗口可进行查询。

车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228

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