《21个项目玩转深度学习-基于tensorflow的实战详解》项目20源码,深度强化学习:Deep Q learning
2023-05-06 10:37:23 564KB 深度学习 tensorflow 深度强化学习 Deep
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ros5.20.iso光盘
2023-04-28 23:56:34 20.53MB ros
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lntel(R) UHD Graphics 620 驱动 版本26.20.100.7637 Intel Corporation - Display - 26.20.100.7637 Windows 10, version 1809 and later, Servicing Drivers, Windows 10, version 1809 and later, Upgrade & Servicing Drivers 2019/12/12 254.8 MB
2023-04-27 08:34:07 254.79MB 驱动 lntel 显卡
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2000多个图标,包含了办公、流程、操作、系统图标等等。一定有你想要寻找的。
2023-04-25 23:19:07 5.26MB 图标 PNG图标 办公图标 流程图标
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TICS 专业版软件用于对 CDC、LMK 和 LMX 的 EVM 进行编程。这些器件包含 PLL+VCO、合成器和时钟器件。
2023-04-25 20:25:54 73.07MB TICSPro LMK CDCI6214 LMX
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本书详细、系统地介绍了正规、有效的seo实战技术,包括为什么要做seo、搜索引擎工作原理、关键词研究、网站架构优化、外链建设、效果检测及策略修正,以及作弊与惩罚、排名因素列表、常用的seo工具、seo项目管理中需要注意的问题等专题,最后提供了一个非常详细的案例供读者参考。   本书不仅对需要做seo的人员有帮助,如个人站长、公司seo或网络营销人员、seo服务公司人员等,对所有与网站有关的人都有参考价值,如网站设计人员、程序员、大中专院校网络营销和电子商务专业学生、网络公司技术和营销团队、传统商业公司电子商务团队等。 免责声明: 本人上传的书籍均来自网络,仅供学习交流之用,请勿用于其它用途,如作者、出版社认为本人行为侵权,请即刻删除此贴!请下载的朋友尊重原书作者、出版社的知识产权,不得用於商业用途,并且请在下载后24小时内删除。喜欢该书籍,请购买正版图书,支持作者和出版商。谢谢!
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通过在四川省泸定冷竹关沟两岸斜坡不同部位挖掘平硐并放置强震监测仪器的方法,对“4・20”芦山地震在该峡谷两侧斜坡的地震动响应特征、地形放大效应等进行研究。根据7台地震仪器所记录的芦山主震数据,冷竹关沟右岸1#监测点PGA水平分量为1.64 m/s2,竖直分量为0.67 m/s2,明显高于其他监测点的PGA值(0.11~0.42 m/s2)。参照康定姑咱强震台主震记录,1#监测点PGA放大系数达到6.9,其阿里亚斯强度放大数十倍。谱比分析(HVSR)显示,1#监测点谱比分析的水平分量地形放大系数达到9.0,
2023-04-19 16:11:48 643KB 自然科学 论文
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第一套方案:STM32 1.5KW变频逆变器设计方案 ,基于STM32F103VET6,包含源代码,原理图,PCB以及详细的软硬件设计文档, 第二套方案:mai xin (Maxsine)经济型小体积交流伺服驱动器,EP100系列,它也是基于STM32F103VET6,有源码,PCB和原理图! 第三套和第四套:基于TI 28035的品牌(某川)成熟量产变频器资料,md380,md500E,有原理图,包含pmsm的foc控制算法,电阻、电感、磁链等参数的辩识算法,死区补偿算法过调制处理算法,弱磁控制算法,无感FOC控制算法,电流环自整定算法,磁链观测器算法。变频器源码! 第五套方案:Pu Chuan (POWTRAN)增强型变频调速器,PI8000系列,基于TI 28035,无感矢量控制,源码,PCB,原理图! 第六套方案:基于TI 28335的成熟品牌(某腾)变频器方案,GD300,源码,原理图都有! 等等 ,共20套集合 方案7:正弦 (SINEE)EA100系列 方案8:伟创 (VEICHI) 电气SD600/SD700系列 方案9:欧瑞EURA
2023-04-18 15:01:21 405.78MB 范文/模板/素材 软件/插件
020 超声波仿真 自动升降控制器 51单片机 超声波 仿真
2023-04-14 22:42:01 396KB 51单片机 超声波仿真 超声波 proteu
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带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训,强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们: pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果,您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是,由于我们对数据提供者的承诺,因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后,您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 #文件 #班 类名(该类中的#Repository) bio/ 876 10 序列分析(210),基因组分析(176),基因表达(6
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