标贝女生数据集，用于人工智能语音合成训练，音频采用频率22050，此数据为第一个分包，总共二个分包

《嵌入式实时操作系统 uC/OS-II》是由邵贝贝翻译的经典著作，该书深入浅出地介绍了嵌入式领域中的实时操作系统——uC/OS-II。作为一个专业的IT知识资源，这本书是学习uC/OS-II不可或缺的参考资料。由于网络上流传的版本常有缺页问题，这份超星版的完整性尤为珍贵。 uC/OS-II是一种小巧而高效的实时操作系统内核，专为微控制器和嵌入式系统设计。其主要特点包括抢占式多任务调度、可移植性、确定性和内存管理等。下面我们将详细探讨这些知识点： 1. **抢占式多任务调度**：uC/OS-II支持多个任务并发执行，每个任务都有自己的优先级。当高优先级任务准备就绪时，可以立即中断当前执行的任务，实现任务间的快速切换，确保系统的实时响应。 2. **任务管理**：uC/OS-II允许创建、删除、挂起、恢复和修改任务的优先级。任务之间的切换通过操作系统内核透明地完成，开发者无需关心底层细节。 3. **内存管理**：uC/OS-II提供了一套完整的内存分配和释放机制，包括堆内存管理和静态内存池管理。这使得应用程序可以根据需求动态地分配和释放内存，同时避免内存泄漏。 4. **信号量与互斥量**：用于实现任务间的同步和资源独占。信号量可以用于计数，而互斥量则用于保护临界区，防止多个任务同时访问同一资源。 5. **消息队列**：作为任务间通信的重要手段，消息队列可以存储一定数量的消息，任务可以发送消息到队列，其他任务则可以从队列中接收消息。 6. **时间管理**：uC/OS-II提供了延时和周期性唤醒的功能，支持定时器和超时机制，这对于实时系统至关重要。 7. **可移植性**：uC/OS-II的源代码结构清晰，遵循特定的硬件无关性设计原则，可以在多种处理器架构上运行，适应广泛的嵌入式平台。 压缩包中的文件25_26.rar、25_27.rar和25_28.rar可能分别涵盖了uC/OS-II的不同章节或主题，比如任务调度算法的实现、内存管理策略、信号量和消息队列的使用示例等。通过学习这些内容，读者可以逐步掌握如何在实际项目中运用uC/OS-II构建高效稳定的嵌入式系统。 《嵌入式实时操作系统 uC/OS-II》是深入理解和应用嵌入式实时操作系统的宝贵教材，对于想要从事或正在从事嵌入式开发的工程师来说，这本书无疑是一份不可多得的学习资料。

基于python和贝叶斯的简单垃圾邮件分类源码(作业).zip

大数据期末大作业 数据挖掘， 爬虫相关，朴素贝叶斯分类器python 简介： 运用爬虫技术以及朴素贝叶斯分类对抓取的新闻进行分类， 分析每种新闻在网站中的占比 已定义的新闻类别： 财经 科技 汽车 房产 体育 娱乐 其他 1. 环境以及依赖 python环境 python==3.9 依赖的第三方库： jieba parseurl bs4 numpy 2. 使用模型 朴素贝叶斯分类器 实现：纯python实现 3. 数据来源 新闻共分7类，新闻信息在此采集： 1 财经 http://finance.qq.com/l/201108/scroll_17.htm 2 科技 http://tech.qq.com/l/201512/scroll_02.htm 3 汽车 http://auto.qq.com/l/201512/scrollnews_02_2.htm 4 房产 http://gd.qq.com/l/house/fcgdxw/more_7.htm 5 体育 http://sports.qq.com/l/201512/scrollnews_01_2.htm 6 娱乐 http

《嵌入式实时操作系统uCOS-II》(第二版)配套光盘（邵贝贝）

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

引言 　  本文基于人脸图像分块和奇异值压缩，进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵，其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质，进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征，对细节的描述还不够深入，本文模拟人类识别人脸的模式，在图像分块和加权的基础上，突出待识别人脸的骨骼特征，近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力　　径向基函数（RBF）网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络，具有全局逼近性质和逼近性能，训练方法快速易行，RBF 函数还具

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

1.领域：matlab，Bayesian贝叶斯全局优化 2.内容：基于高斯过程的Bayesian贝叶斯全局优化matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Bayesian贝叶斯全局优化编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。