QCA9531官方参考设计原理图和PCB

包含所有centos6.x和centos7.x安装Oracle11gR2的RMP文件。我为了这东西也是绞尽脑汁，本想免费提供出来的。资源分数最低要填写1，就没有办法了。binutils-2.20.51.0.2-5.36.el6.x86_64.rpmbinutils-devel-2.20.51.0.2-5.36.el6.x86_64.rpmcloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpmcompat-libstdc++-33-3.2.3-69.el6.x86_64.rpmcpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpmelfutils-libelf-0.15

onvif 客户端demo,实现设备信息获取，告警订阅等功能，大华可直接测试使用Windows操作系统下，VS 2010 C++

从各种网站在下载到的Q学习算法集成包，有matlab示例，有C示例，有Java示例，有C++示例。总有一个算法是你需要模拟和借鉴的，需要研究强化学习或增强学习算法的人不容错过。。。真心话，要不是我需要下载别的资源需要积分，不会无私奉献。。。我的强化学习就是在这里面修改实现的，需要的顶起来。。

通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。

解决mac 下的png在windows 下无法查看的问题 在苹果iPHone中提取的PNG文件无法在Windows系统上正常查看，这是因为PNG经过加密处理了，在网上找到一款工具可以把PNG转换成正常的PNG，您可以试试。 参考下载： http://dl.vmall.com/c0r0vlm07m#iOSPngConverter

蓝牙技术基础资源课件 每章都有 对于蓝牙技术介绍的很详细

【实例简介】电网连锁故障定位代码并附有解释文档

贡献本人本科毕业论文（代码 + 答辩PPT + 论文文档）细节：基于java的文本搜索引擎的设计与实现，页面使用css + html + jsp实现，分词器使用lucene，网络爬虫使用java实现，数据库使用mysql

亚像素边缘检测的matlab代码，比一般的边缘检测代码精确

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