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《深度学习与图像识别：原理与实践》代码

于 2020-12-29 发布

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代码说明：

说明：《深度学习与图像识别：原理与实践》及内容实现python代码("Deep learning and image recognition: principle and practice" and content implementation of Python code)

文件列表：

《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\《深度学习与图像识别》.azw3, 8051775 , 2020-03-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\《深度学习与图像识别》.epub, 7238603 , 2020-03-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\《深度学习与图像识别原理与实践》.mobi, 8042397 , 2020-03-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\《深度学习与图像识别原理与实践》.pdf, 9746270 , 2020-10-30
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\新建文本文档.txt, 10 , 2020-10-30
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第10章.txt, 20634 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第11章.txt, 13886 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第12章.txt, 8715 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第3章.txt, 11245 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第4章.txt, 5758 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第5章.txt, 5684 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第6章.txt, 6171 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第7章.txt, 6289 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第8章.txt, 9679 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\第9章.txt, 30970 , 2019-08-13
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码\郭泓佚.docx, 18181 , 2020-10-30
《深度学习与图像识别：原理与实践》代码, 0 , 2020-10-30

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利用该程序可以实现大数据下的三维点云及二维数据的密度聚类，并对聚类后的结果进行准确提取(Using this program, the density clustering of three-dimensional point clouds and two-dimensional data can be realized, and the clustered results can be accurately extracted.)

2020-09-23 19:07:49下载

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ewebeditor10.0
ewebeditor10.0弄清楚如何设置ewebeditor的“相对路径” web访问http://localhost/xxx/view.asp 其中xxx可以是任何的目录，例如： 1、xxx=web--------->http://localhost/web/view.asp 2、xxx=pc/web--------->http://localhost/pc/web/view.asp 本地目录：在某目录xx下有如下结构， ┎─[.] ┠─────view.asp ┃ ┠────┰[ewebeditor] ┃　　　　┃ ┃　　　　┖─ewebeditor.asp ┃ ┠────┰[admin] ┃　　　　┃ ┃　　　　┖─edit.asp ┃ ┠─────[uploadfile] 目录下有显示文件view.asp、编辑目录ewebeditor、管理目录admin、存放图片的目录uploadfile admin目录下有管理的edit.asp，用于编辑要显示的内容。(EB accesses http://localhost/xxx/view.asp Where XXX can be any directory, for example: 1. XXX = Web - ---> http://localhost/web/view.asp 2. XXX = PC / Web - ---- - > http://localhost/pc/web/view.asp Local directory: In a directory xx, there is the following structure.)

2020-06-20 05:20:02下载

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说明： 11.1 Euler方法 380 　　11.1.1 Euler公式的推导 380 　　11.1.2 Euler方法的改进 383 　　11.2 Runge-Kutta方法 385 　　11.2.1 二阶Runge-Kutta方法 385 　　11.2.2 三阶Runge-Kutta方法 388 　　11.2.3 四阶Runge-Kutta方法 390 　　11.2.4 隐式Runge-Kutta方法 391 　　11.3 线性多步法 392 　　11.3.1 Adams外推公式 392 　　11.3.2 Adams内插公式 394 　　11.3.3 Adams预测校正公式 395 　　11.4 微分方程组的数值解 397 　　11.4.1 Euler方法 397 　　11.4.2 经典四阶Runge-Kutta方法 398 　　11.4.3 高阶方程组的求解 399 　　11.5 刚性方程组的数值解 401 　　11.5.1 梯形公式 401 　　11.5.2 隐式Runge-Kutta方法 402 　　11.5.3 Adams隐式公式 403 　　11.6 边值问题的数值解 405 　　11.6.1 打靶法 405 　　11.6.2 差分法 409 　　11.7 MATLAB自带函数应用 411 　　11.7.1 ode系列函数 411 　　11.7.2 bvp系列函数 414 　　11.8 应用案例 416(numerical methods for ordinary differential equations)

2021-01-03 13:48:57下载

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