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软工2011级B
卷
1
9. 邮局包裹收费规定 1~10Kg 收费 5 元,且重量精度为百分之一 1. 强调严格和规范文档的过程模型是 [1] 2. [2] 是面向数据流进行需求分析
2022-08-03 13:00:54
239KB
软件工程
软件/插件
算法
开发工具
1
期末考试样
卷
-11
1. 分析系统的主要功能,采用 UML 用例图(Use Case Diagram)建立需求模型 2. 分析识别系统的类及其关系,给出系统的面向对象设计,采用 U
2022-08-03 13:00:52
323KB
软件工程
软件/插件
需求分析
测试
1
基于SVM与图像处理的车牌识别技术(部分
卷
积识别)
一些车牌识别技术的个人总结,里面包含传统的机器学习以及深度学习的部分代码,可以直接运行。
2022-08-02 11:05:17
238.45MB
车牌识别系统
机器学习
图像识别
1
Feynman_Lectures_on_Physics_Complete_Volumes_1.pdf
Feynman_Lectures_on_Physics_Complete_Volumes_1.pdf 英文版
2022-07-31 07:04:10
23.89MB
费曼
讲义
物理
第一卷
1
tensorflow-keras
卷
积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存
tensorflow2.3-keras使用
卷
积神经网络CNN实现cifar10图像分类源码+数据集+注释+模型加载保存
2022-07-29 17:05:54
317.84MB
keras
tensorflow
深度学习
卷积神经网络
1
数学的发现:对解题的理解、研究和讲授 (第二
卷
)
书 名 数学的发现 (第二
卷
) 责 任 者 ( 美)波利亚(G.Polya)著 刘远图等译 出版发行地 北京 出版发行者 科学出版社 出版发行期 1987 页 数 328页 主 题 词 数学 格式 PDF
2022-07-29 08:12:32
4.69MB
数学名著译丛
科普名作
波利亚
思维
1
Colpitts电路中的双涡
卷
混沌寄生振荡分析 (2011年)
通过在Colpitts振荡器中引入二次反馈项,观察到了新奇的双涡
卷
吸引子。这个具有反馈项的混沌系统具有3个平衡点,产生不同于Lorenz和Colpitts系统的复杂吸引子。对系统的一些基本特性,如平衡点、稳定性、Lyapunov指数谱、分岔图、相轨与庞加莱截面等进行了详细的分析。
2022-07-28 21:06:38
2.66MB
自然科学
论文
1
matlab插值代码解释-FSRCNN:由Pytorch和Matlab复制论文《加速超分辨率
卷
积神经网络》(CVPR2016)
matlab插值代码解释FSRCNN 由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率
卷
积神经网络》(CVPR 2016)论文。 依存关系 Matlab 2016 火炬1.0.0 解释 论文作者url:提供的一些Matlab代码。 使用两种语言进行项目的主要原因是因为双三次插值的实现方式不同,这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。 概述 网络概述和与SRCNN的比较: 用法 使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。 使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。 使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。 乘坐train.py火车: python train.py 将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。 (weights.pkl-> weights.mat) python convert.py 使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。 结果 使用./model/weights.mat可以得到结果: Set5平均:重建PSNR = 32.52dB VS双三次PSNR
2022-07-28 20:39:21
7.89MB
系统开源
1
DeepCrack_基于分层
卷
积的裂缝识别_生成裂缝_
裂纹是典型的线结构,在许多计算机视觉应用中都很有趣。在实际应用中,路面裂缝等许多裂缝连续性差、对比度低,给利用低层特征进行基于图像的裂缝检测带来了很大的挑战。在本文中,我们提出了深度裂纹——一个端到端可训练的深度
卷
积神经网络,通过学习用于裂纹表示的高级特征来自动检测裂纹。该方法将在层次
卷
积阶段学习到的多尺度深度
卷
积特征融合在一起,以获取线路结构。更详细的表示在大比例尺的feature maps中进行,更全面的表示在小比例尺的feature maps中进行。我们在SegNet的编码器解码器架构上构建深度裂纹网,并对在相同尺度下在编码器网络和解码器网络中生成的
卷
积特征进行配对融合。
2022-07-28 19:13:16
18.58MB
基于分层卷积的裂缝识别
生成裂缝
基于
卷
积神经网络的遥感图像目标检测
针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于
卷
积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域
卷
积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的
卷
积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度。
2022-07-28 15:38:48
1.16MB
图像处理
卷积神经
空间变换
目标检测
1
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