基于深度学习的图像分类和分割网络总结

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码

【实例简介】1.主电路的设计及原理说明； 2.触发电路设计，每个开关器件触发次序及相位分析； 3.保护电路的设计，过流保护，过电压保护原理分析； 4.各参数的计算（输出平均电压，输出平均电流，输出有功功率计算，输出波形分析）； 5.应用举例； 6.心得小结。

基于51单片机的智能小车程序，可以避障和循迹！

本资源里有有效的CDD图像修复的matlab程序，程序里是正确的曲率K计算公式，还有有效的TV模型matlab程序，CDD修复效果见博客http://blog.csdn.net/cs_o_1/article/details/52943306提醒：CDD模型不具有较好的收敛性，迭代次数得上千，效果才比较好，博客中CDD修复的迭代次数达到2000次

用遗传算法对支持向量机的参数进行优化，从而提高分类准确率

Levenberg-Marquardt非线性最小二乘方法在一个二维位置参数拟合问题上的应用

极点对称模态分解（EMSD）是国内学者2014年新提出的数据处理方法，里面有matlab程序算法和案例

包含以下几种表情: 0 anger 生气 1 disgust 厌恶 2 fear 恐惧 3 happy 开心 4 sad 伤心 5 surprised 惊讶 6 normal 中性里面有原.csv文件还有处理好的.npy文件，其中名称带data的为图片的ndarray数据，带labels的为其对应的标签。使用时只需要用 np.load("train_data.npy")语句读取即可

电子密码锁课程设计，本系统由AT89S51单片机系统（主要是AT89S51单片机最小系统）、4×4矩阵键盘、LCD1602显示和报警系统等组成，具有设置、修改六位用户密码、超次报警、超次锁定、密码错误报警等功能（本设计由P0口控制LCD显示，密码正确显示password ok！ 密码错误显示password error！超过三次输入错误自动锁定。由P1口控制矩阵键盘含有0-9数字键和A-F功能键。）。除上述基本的密码锁功能外，依据实际的情况还可以添加遥控功能。

大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr