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  1. 开关电源技术的技术详解

  2. 开关电源是一个具有低输出阻抗的放大器。在大学控制系统课程所学的所有理论,都适用于线性和开关稳压器。在上面的实例中,输出电压高于电源电压,通常,这是做不到的。但是,放大器的输出级是一个DC/DC 升压稳压器,所以这是可能的。如果置输出到4.5V,此电路称之为低压降稳压器,若输出是2.5V,可把它称之为NPN 线性稳器,如LM317。将首先综术开关稳压器的基本工作原理,包括开关波形和元件选择准则;然后论述开关稳压器的控制方法;最后综述关电容器变换器和线性稳压器。DC/DC 变换器只是一个具有大动率
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-20
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:hitanglixian
  1. 老师布置的数字图像处理实验 c#(主要参考c#数字图像算法典型实例)

  2. 《图像处理与计算机视觉》课程简介 本课程是计算机专业研究生教学的“图象处理与计算机视觉”专业选修课程的配套实验课程,是以计算机专业研究生为教学对象,强调理论和上机实践相结合的一门课程。重点培养学生的编程实践和动手能力。 该课程将《图象处理与计算机视觉》课与VC++、Matlab等软件开发环境结合起来,实现图像处理的各种基本算法:图像变换、图像增强等。 该课程的主要实践上机内容包括如下几大部分: 1、 Matlab工具箱的使用 2、 BMP文件结构分析与可视化编程 3、 二维Fourier变换
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-11
    • 文件大小:533504
    • 提供者:sleeppower
  1. MATLAB的图像处理基础的资料

  2. 程序代码说明 P0201:MATLAB赋值 P0202:MATLAB中的for循环 P0203:MATLAB中的for循环和if条件 P0205:MATLAB图像处理的基本操作 P0206:MATLAB高级图像处理操作 P0207:根据RGB图像创建一幅灰度图像 P0208:二值图像的取反操作 P0209:用imshow函数显示图像 P0210:在同一个窗口内显示两幅图像 P0301:数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302:二维离散余弦变换的图像压缩 P0303:采用灰度变换的方法增
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-08-07
    • 文件大小:962560
    • 提供者:rex314
  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2009-08-08
    • 文件大小:319488
    • 提供者:huxlaylyx
  1. spss教程,很好的统计分析软件

  2. 第一章 SPSS的安装与概貌 7 第一节 SPSS的安装 7 1.1.1 SPSS简介 7 1.1.2 SPSS的安装 7 第二节SPSS的界面初识 10 1.2.1 SPSS的启动 10 1.2.2 SPSS的主窗口 11 1.2.3 SPSS的菜单 11 1.2.4 SPSS的其他窗口 12 1.2.5 SPSS的退出 12 1.2.6 SPSS的求助系统 12 第二章SPSS的数据管理 13 第一节 数据的输入 13 2.1.1 变量的定义 13 2.1.2 数据格式化 13 2.1.3
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-10-28
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:alan3k88
  1. 阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法分割图像

  2. 使用阈值法、区域增长法、分裂合并法和K均值法分割图像的实例。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-10
    • 文件大小:156672
    • 提供者:happynear
  1. PCA的数学原理

  2. PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线 性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只 描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工 作机制是什么。3 在代数表示方面,我们经常用线段终点的点坐标表示向量,例如上面的向量可以表示为(3,2),这是我们再熟悉不过的向 量表示。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:730112
    • 提供者:abacaba
  1. 商品用户行为数据处理中的数学问题(3)

  2. 随着网络时代不断的发展,网购已成为人民大众主要购物方式,基于大数据预测用户网购行为成为了重要的问题,本文通过所给 20000 用户数据对其商品行为进行预测并给出评价指标。以ut-8格式编码;包含 user id和 item id两列(均为 string类型),要求去除重复。例 如 user id I item id 100000 2345 100000 2478 100001 127900 100002 207245 评估指标 釆用经典的精确度( precision)、召回率( recall〕和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:zrg_hzr_1
  1. pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38554781
  1. Python聚类算法之基本K均值实例详解

  2. 主要介绍了Python聚类算法之基本K均值运算技巧,结合实例形式较为详细的分析了基本K均值的原理与相关实现技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:62464
    • 提供者:weixin_38629130
  1. python 按不同维度求和,最值,均值的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 按不同维度求和,最值,均值的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:75776
    • 提供者:weixin_38668754
  1. Python求均值,方差,标准差的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python求均值,方差,标准差的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:23552
    • 提供者:weixin_38623707
  1. 利用Python进行异常值分析实例代码

  2. 前言 异常值是指样本中的个别值,也称为离群点,其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中,3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下,异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003,在正太分布假设下,大于3σ的值出现的概率小于0.003,属于小概率事件,故可认定其为异常值。 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中,对结果会产生不良影
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:125952
    • 提供者:weixin_38742571
  1. python 按不同维度求和,最值,均值的实例

  2. 当变量维数加大时很难想象是怎样按不同维度求和的,高清楚一个,其他的应该就很清楚了,什么都不说了,上例子,例子一看便明白….. a=range(27) a=np.array(a) a=np.reshape(a,[3,3,3]) 输出a的结果是: array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:78848
    • 提供者:weixin_38623009
  1. PyTorch读取Cifar数据集并显示图片的实例讲解

  2. 首先了解一下需要的几个类所在的package from torchvision import transforms, datasets as ds from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #transform = transforms.Compose是把一系列图片操作组合起来,比如减去像素均值等。 #DataLoader读入的数据类型是PIL.Imag
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:70656
    • 提供者:weixin_38713412
  1. pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例

  2. 如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂,这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果 由于方式3需要将tensor转换到GPU上面,这一过程很消耗时间,大概需要十秒,故而果断抛弃这样的做法 img (168, 300, 3) sub div in numpy,time 0.0110 sub div in torch.tensor,time 0.0070 sub div in torch.tensor with torchvision.transforms,t
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_38570145
  1. jstat-examples:jstat库的用法示例-源码

  2. jstat-示例 使用示例 实例图 机器学习 :线性回归 :非线性回归 :使用香草KNN算法进行分类 :具有多个线程的KNN分类 :使用KMeans进行聚类 :后勤分类 :使用正则化LassoRegularizer和RidgeRegularizer线性回归 :使用ConfusionMatrix类的分类性能评估 :转发算法 :向后算法 :维特比算法 优化 :具有一个特征的梯度下降 :具有两个特征的梯度下降 统计数据 :平均值的Vanilla Bootstrap :均值
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:539648
    • 提供者:weixin_42175516
  1. Python求均值,方差,标准差的实例

  2. 如下所示: import numpy as np arr = [1,2,3,4,5,6] #求均值 arr_mean = np.mean(arr) #求方差 arr_var = np.var(arr) #求标准差 arr_std = np.std(arr,ddof=1) print(平均值为:%f % arr_mean) print(方差为:%f % arr_var) print(标准差为:%f % arr_std) 以上这篇Python求均值,方差,标准差的实例就是小编分享给大家的全部内容
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:25600
    • 提供者:weixin_38673694
  1. caffe binaryproto 与 npy相互转换的实例讲解

  2. 在caffe中,如果使用的是c++接口,均值文件默认为.binaryproto格式,而如果使用的是python接口,均值文件默认的是numpy的.npy格式,在工作中有时需要将两者进行互相转换,具体方式如下: binaryproto -> npy import numpy as np import caffe import sys blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() data = open( 'mean.binaryproto' , 'rb'
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:28672
    • 提供者:weixin_38751177
  1. 基于加权可能性均值的直觉梯形模糊集矩阵博弈求解方法

  2. 针对支付值为直觉梯形模糊数(ITFN) 的矩阵博弈求解问题, 提出了一种基于加权可能性均值的求解方法. 定义了ITFN 新的运算法则, 并引入ITFN 的下、上加权可能性均值和加权可能性均值的概念, 根据加权可能性均值 给出了ITFN 新的排序方法; 运用新的排序方法, 将求解局中人最优策略问题转化为求解双目标线性规划问题. 实例 分析验证了所提出方法的可行性和有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:181248
    • 提供者:weixin_38703123
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