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  1. DirectX 9入门(龙书)

  2. 《DirectX 9 3D游戏设计入门》 1 第一部分 必备的数学知识 (Mathematical Prerequisites) 10 目标 10 三维空间中的向量 11 向量相等 13 计算向量大小(向量的模) 14 标准化向量 14 向量相加 15 向量相减 16 标量与向量的乘积 16 点积 17 叉积 17 矩阵 18 相等、数乘矩阵以及相加 19 乘法 19 单位矩阵 20 逆转 21 矩阵的转置 21 D3DX 矩阵 22 基本变换 24 矩阵平移 25 矩阵旋转 26 矩阵缩放
  3. 所属分类:游戏开发

    • 发布日期:2011-09-09
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:lf723
  1. 数据结构算法

  2. 12篇学通csharp网络编程——第四篇 TCP应用编程 12篇学通csharp网络编程——第三篇 HTTP应用编程(下) 12篇学通csharp网络编程——第二篇 HTTP应用编程(上) 12篇学通csharp网络编程——第一篇 基础之进程线程 Lucene(1)lucene,你也会(7篇)——第一篇 快速入门 MongoDB(8)8天学通MongoDB——第八天 驱动实践 8天学通MongoDB——第七天 运维技术 8天学通MongoDB——第六天 分片技术 8天学通MongoDB——第五
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2013-05-02
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:yanggangqiang520
  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料;本资料仅用于学习,请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:88
    • 提供者:sacacia
  1. 双线性池化(Bilinear pooling)tensorflow版

  2. 双线性池化(Bilinear pooling)tensorflow版,可以用于细粒度分类
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-23
    • 文件大小:86016
    • 提供者:december_boy
  1. compact bilinear pooling(tensorflow版本)

  2. compact bilinear pooling(tensorflow版本),可用于细粒度分类,特征融合
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-23
    • 文件大小:45056
    • 提供者:december_boy
  1. MOTEC α系列交流伺服(选型手册).pdf

  2. MOTEC α系列交流伺服(选型手册)pdf,MOTEC α系列交流伺服(选型手册)MOTEC MOTEC"a交流伺服系统 MOTECα交流伺服系统概述 MOTECα交流伺服系统概述 g系列交流伺服系统包合SED伺服驱动和SEM伺服电机。驱动器采用最新的 MOTEC览 伺服专用32位数字处理器(DSP)为核心,配以高速数字逻辑芯片,高品质功率模块 而组成。与SEM伺服电忛匹配具有集成度高、体枳凑、响应速度快、保护完、接线 α系列交流伺服系统包含SED伺服驱动和SEM伺服电饥。驱动 简洁明了、可靠
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-15
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38743737
  1. nvdla 入门翻译文档.pdf

  2. 翻译的NVDLA 加速引擎的文档,学习交流,一块进步!PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2019-08-31
    • 文件大小:510976
    • 提供者:weixin_42119147
  1. 2005年注册电气工程师上午公共基础真题.pdf

  2. 2015年的注册电气工程师上午公共基础真题,想考的同学可以看看8.曲面z=x2-y在点互,-1小处的法线方程是 s 13.级数∑2的收敛性是 (A) +1 22 (B)↓ 2√2 2 (A)绝对收敛 (B)发散 (C)条件收敛 (D)无法判定 (C)t- √22 202 (D) 14.级数∑(-1)”x”的和函数是 9.下列结论中,错误的是 〈A) 1+x (-1<x<1) (B)1x二(-1<x<1) )J02)=202)h1)计sm"oz C)1( x(-1<x
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-01
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:xxh2jd
  1. 基于改进的Faster R-CNN目标检测算法

  2. 目标检测是计算机视觉研究中的热门问题,其中加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)对目标检测具有指导意义。针对Faster R-CNN算法在目标检测中准确率不高的问题,先对数据进行增强处理;然后对提取的特征图进行裁剪,利用双线性插值法代替感兴趣区域池化操作,分类时采用软非极大值抑制(Soft-NMS)算法。实验结果表明,该算法在PASCAL VOC2007、PASCAL VOC07+12数据集下的准确率分别为76.40%和81.20%,相较Faster R-CNN算法分别提升了6.50个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38720402
  1. 基于双线性插值和池化的尺度可变网络

  2. 目前基本上基于卷积神经网络的网络模型,其输入都是固定尺寸的图片。当我们希望检测或识别的图片大小不一时,有两种解决办法:一是从原始图像中剪裁一部分传入网络,或者将图像缩放成需要的大小然后传入网络。这必然会导致图片信息的丢失和变形,影响图像识别和目标检测精确度。本文利用可变尺度池化和双线性插值的思想提出了尺度可变网络,使得网络支持不同尺寸的输入。在CompCars细粒度车型分类任务中,应用可变尺度网络后,不同尺寸下分类准确度平均提升5%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38699726