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ubuntu12.04环境下直接Floodlight+miniet搭建OpenFlow测试平台
在ubutnu12.04系统下通过安装floodlight+mininet部署OpenFlow试验平台进行抓包测试。
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转转闲鱼链接八合一源码.zip
【实例简介】二手转转平台，完整后台和移动端，最新版本，仅限学习，不得商用。
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01背包问题穷举法
穷举法解决背包问题，想要资源的一看题目就知道，不需要多花字数来介绍
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刘凯老师STM32视频教程—源码
刘凯老师STM32视频教程—源码（完整版无解压密码）
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复杂网络聚类系数最短路径平均长度介数等计算
c++开发的复杂网络聚类系数最短路径平均长度介数等计算
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OFDM同步算法matlab仿真
简单地介绍了OFDM-UWB系统，在此基础上用matlab建立了简化的OFDM-UWB基带传输模型。然后分析了同步对系统的影响，可知同步模块是必要的，于是分析了现有的几种同步算法。 结合OFDM-UWB系统的特点，选择了基于同步序列的同步算法，它能同时实现载波和帧同步。然后设计了一种基于S&C算法的联合同步算法，最后用matlab实现了该算法，它能有效地降低BER，并验证了它的有效性。
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山东大学2017模式识别考题
山东大学2017年模式识别的考试题，题目很简单，供复习参考
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取
很实用的程序，详细介绍了如何实用软件识别指纹。几乎完全不懂得人也可用DO+ p1+p2+p3+p5+p6+4][5Qif(n==7|n==56(t)M ahbdpbt(y(j,x(i),’bo);6化正像细化处理图信c)特证液果for i=1:t-15d= sqrt((x(i)-x(D)2+(y(i)-y(j)2);FV C2000100if d< %100typeI(1)=Qbreakb1(i=o1944-2011ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net9436[2MATLAB 6.5 M.152003-3.LD I1/3,2002-513(5):946~956[5 Dario m ai m em ber Eee, and d av de m alon i d irect grayscalem inu tae detection in fingerpr ints J]. EEE tran sactions onpat te m analys s and m ach ine inte lligen ce 1997 19(1): 27-40M ahbMATLAB 6 5[M]2004-51/3(19815-),((1947-),([1] R Clarke Hum an ien tification in in fom at ion systen s M anagem ent ch allenges and pub le policy issues[ J. In fo T echnol People1994,7(4):6~37.(1978.1-),()113)[3 S Coleri M Ergen A Pu ri and A Bahai Channel E stim ationTechn iqu es Based on Pilot a range ent in OFDM System s[ JIL abV IEWwireEEE T ran sact in s on Broadcast ing Sep 2002 48( 3):223lessan-ofdm229[4 X Tang M a buini and a JGo Hsm ith E fect of Channel Est im artion E rror on M-QAM BER Perfm ance in Ray le igh Fad ing J IEEE T ran sactions On Commun ications Dec 1999, 47(121856LabV ieWieee 802 1 6d[5 P Das and D Koch On the U se ofV iu al Programm ng LanguagesO FDMfor Commun ication System Sim ulation[C IEEE Proceedings ofSoutheast Con, Apr 1991(BER)[6 M C Jeruch m, P B alb an and K s Shanmugan Simu lat ion oBERCommun ica tion Sy stems M odeling M ethodology and Techn iques[J. K hw er A cadem i 2000BER[7] V. Erceg L J ste in SY Tindra SR Parkoff A G up ta BKulic A a Julius and R B inchi An Em p irically Based Path LossIeee 802 16dOFDMM odel for W ire kss Ch annes in Suburban Environm ents[ J]. EEEJoumal on Selected A reas in C mmun ica tions Ju I 1999(197610-),[1] IKoffm an and v Rom an. Broadband W iess a ccess So hi tionsBased on O FDM A ccess in 802 16[ J IEEE Camm unicat ionsM agazne, A pr 2002(19659-),(),[21 EKlund R BM arks K L Stanwood and Sw ang IEEE Standard802. 16a a Techn ical very iew of thew ireless antm a ir In ter(19776-),(face for B roa dband W ire less access[ J]. IEEE Camm unicat ionsM agaz ne Jun200240(6):98-107185o1994-2011ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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交互式多模型粒子滤波的三种方式
交互式多模型粒子滤波，目标运动在匀速和转弯两个状态。三种方式，状态交互输入交互输出，粒子交互输入交互输出、粒子交互输入状态交互输出
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