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ENVI培训教材.pdf
ENVI实践操作
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当当网HTML页面（练习）
适合新手练习的的源码，包括html，css，javascript，可以下载模仿练习，适合入门级，
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稳健的自适应波束形成
稳健的自适应波束形成算法研究 主要是介绍鲁棒Capone自适应波束形成算法 并进行了仿真
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6自由度AUV的matlab仿真
这是基于matlab对AUV的模型仿真，无缆水下机器人的英文缩写。水下工程设备，水下机器人的一种。习惯称为自主式水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle，简称AUV)。水下机器人主要分为两大类：一类是有缆水下机器人，习惯称为遥控潜器(Remote Operated Vehicle，简称ROV)；另一类是无缆水下机器人，习惯称为自主式水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle，简称AUV)。自主式水下机器人是新一代水下机器人，具有活动范围大、机动性好、安全、智能化等优点，成为完成各种水下任务的重要工具。例如，在民用领域，可用于铺设管线、海
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snake边缘检测算法算法
利用snake蛇形算法进行边缘检测的matlab程序，可对二维图像进行边缘检测。需手动初始化边缘。
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随机生产模拟matlab程序
随时生产模拟代码，可以进行chp机组的随机生产模拟，功能全了
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塞林思SDI开发源码FPGA
FPGA SDI开发源码 每一步都清楚，弄视频的可以可以参考
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台湾大学机器学习基石手写笔记
大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr
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稀疏表示SRC算法
经典的稀疏表示SRC算法，适合广大人脸识别的同学使用参考-The classic sparse representation SRC algorithm
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手机充电快充(资料).pdf
【实例简介】快充 High Frequency Quasi- Resonant Flyback Controller.pdf
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