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  1. 超高概率硬件工程师笔试题

  2. 硬件笔试题 模拟电路 1、基尔霍夫定理的内容是什么？ 基尔霍夫定律包括电流定律和电压定律 电流定律：在集总电路中，任何时刻，对任一节点，所有流出节点的支路电流的代数和恒等于零。 电压定律：在集总电路中，任何时刻，沿任一回路，所有支路电压的代数和恒等于零。 2、描述反馈电路的概念，列举他们的应用。 反馈，就是在电子系统中，把输出回路中的电量输入到输入回路中去。 反馈的类型有：电压串联负反馈、电流串联负反馈、电压并联负反馈、电流并联负反馈。 负反馈的优点：降低放大器的增益灵敏度，改变输入电阻和输出

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：102400
    • 提供者：huangshuisheng

  1. 中科大算法分析与设计概率算法部分的源码

  2. 概率算法求8皇后问题与概率算法输出1000万以内的质数等带有分析文档

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-03-05
    • 文件大小：174080
    • 提供者：zlc1110

  1. 基于SVM概率输出与证据理论的多分类方法

  2. SVM的硬判决软化为概率输出的软判决，输出的概率再转换成确信度用于证据融合理论的输入

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-08-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：fuhuixin7497

  1. 信息学中概率类题目的分析

  2. 这篇文章中的“概率类题目”指的是题目所求为某一事件的发生几率或是某一个量的平均意义下的值。通常要求输出一个小数或是一个最简分数。这类题目通常会涉及到递推或是动态规划的思想。一般来说要抓住这一点去进行思考。下面我们来看几道典型题目。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：d891320478

  1. gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率

  2. 包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-21
    • 文件大小：7168
    • 提供者：sinat_32154331

  1. 概率神经网络在水泵故障诊断中的应用研究

  2. 针对水泵机组振动故障的复杂性,采用了应用较为成熟的基于概率神经网络(PNN)的故障诊断方法。依据归一化的故障特征量样本和目标期望输出,对诊断网络进行了达标训练。通过验证数据进行网络诊断测试,证明该方法可以满足水泵故障诊断的快速性和准确性,具有实际应用价值。为水泵振动故障诊断技术的提升打下基础。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：756736
    • 提供者：weixin_38602563

  1. 随机信号研究型习题3（通信接收机输出概率特性实验研究）

  2. 接收机是雷达系统和通信系统的重要组成部分，为了达到最好的接收效果，分析噪声通过接收机后的输出概率特性及其统计特性对分析接收机的抗干扰性能，信号检测与估计是十分重要的。本文建立了窄带随机过程和线性包络检波系统，并对原理进行分析。在建立线性包络检波系统时，采用了希尔伯特法。我们利用MATLAB模拟了输出信号的自相关函数、功率谱密度及概率密度函数，并对比了不同信噪比之下的不同结果，发现了信噪比越大，接收机的概率特性越好。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-05
    • 文件大小：536576
    • 提供者：qq_42258207

  1. 基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的概率预测方法

  2. 基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的概率预测方法，杨明，范澍，概率预测有别于期望值预测，能够提供被预测量的概率分布信息。本文提出一种基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率的短期概率预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：415744
    • 提供者：weixin_38544075

  1. 风电场输出功率的多时段联合概率密度预测

  2. 风电场输出功率的多时段联合概率密度预测，杨明，朱思萌，风电场输出功率波动性较强，难以精确预测，掌握其输出功率的分布规律对含有风电场电力系统的运行决策具有重要意义。本文在分析风

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-10
    • 文件大小：498688
    • 提供者：weixin_38624557

  1. 考虑土壤参数不确定性影响的浅埋基础沉降概率分析

  2. 地表下方地球层基础的设计中最重要的挑战之一是峰会基金会，这可能会对所需用户的可持续性和结构产生巨大影响。 基于两次连续破裂（承重）和沉降的分析和设计标准，由于非均质土的性质及其参数不确定性，因此依赖一个数作为基础沉降量似乎是不合逻辑的。 在概率分布函数的方法中，这是通过获取每个输入参数或每个参数的特征的概率来实现的，参数值很可能会出现。 在这项研究中，使用概率蒙特卡罗模拟方法进行了努力，并研究了参数不确定性对连续地层以下力学行为的影响。 在非确定性模型输入变量用于描述的情况下，非确定性模型输出也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38614377

  1. 中非和西非概率定量降水预报的贝叶斯输出处理器

  2. 这项工作的主要目标是对贝叶斯输出处理器（BPO）方法应用于中非和西非热带对流降水制度的可行性研究。 该研究使用了天气研究和预报（WRF）模型的输出来开发和测试BPO技术。 该模型于2010年6月1日至9月30日以及2011年运行。BPO方法应用于每个网格点，然后应用于每个气候带。 根据2002-2011年期间的热带雨量测量任务（TRMM）数据估算了先前的（气候）分布函数。 该配件已测试了许多分配功能。 如在两种情况下的拟合优度（gof）测试所示，发现威布尔分布是一种合适的拟合函数。 降雨模式随概

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_38674124

  1. 电源输出电容插反了怎么测试

  2. 电容插反可以通过图像识别或者ICT检测出来 对于有极性的电容，比如电解电容、钽电容等，是绝对不允许插反的，插反上电，很快就会失效，甚至炸裂。在生产线路板时，检测电容是否插反是非常有必要的，特别人工插件的生产线，插错或者插反的概率非常高。较为低端的生产线，一般会通过人工检查；自动化程度较高或者要求较高的生产线会通过图像识别或者ICT进行检测电容是否插反。 图像识别检测电容是否插反 线路板过炉出来后，传送到检测工位，高清摄像头对线路板进行拍照，然后与正确的标准样板相片进行比对，如果电容插反或者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-06
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38748740

  1. 基于输出功率概率分布优化3G手机功率放大器设计

  2. 本文探讨了一种全新的功率放大器设计概念：其功率放大器的驱动电路在一般情况下都以中低等输出功率工作,只有在需要高输出功率时才启动功耗较高的功率放大器电路。通过了解手机在实际使用情况下的输出功率概率分布,能在有限的电池容量下有效地延长通话时间,该技术不但可以有效地降低功率放大器的平均电流,而且实现非常简单。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-11
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38610815

  1. php实现的一段简单概率相关代码

  2. 本文实例讲述了php实现的一段简单概率相关代码。分享给大家供大家参考，具体如下： <?php for($i=1;$i'; echo $b . ''; echo $c . ''; ?> 输出结果： 19589 29795 50615 关键在mt_rand(0,100) 通过$a $b $c的出现次数来体现概率 补充：上面的代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-18
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38548717

  1. 解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

  2. 网络训练中，loss曲线非常奇怪 交叉熵怎么会有负数。 经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。 所以加上一行就行了 out1 = F.softmax(out1, dim=1) 补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？ 当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑到三十多个epoch时，出现了loss=nan问题，当时是一脸懵逼，在查阅资料后，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38622777

  1. 具有可变功能集和概率注释的音乐自动标记

  2. 该系统提取与感知相关的长时特征，通过联合救济和PCA算法选取原始特征，纳入每个标签的唯一特征集。然后训练高斯混合模型来描述每个标签，测试结果用高斯混合模型的输出概率表示。为了评估所提音乐标注系统的性能，测试了每个标签的精度，召回率和˚F分值。实验结果表明，用MFCC训练的模型与用原始特征训练的模型有相近的性能，相对于原式系统，精简的特征集在精度和召回率方面有2 ％到5 ％的性能提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38621441

  1. 基于MLP帧级子词后验概率的语音关键词识别置信度

  2. 与HMM模型框架下利用声学模型的相互作用与语言模型的相互作用进行放置信度计算不同的是，该方法在MLP模型框架下直接将其输出的每帧语音类别的后验概率使用关键字置信度的计算，克服了HMM建模时假设每帧语音的声学特征相互独立以及以及关键词检出和置信度确认使用两套不同的模型结构，是两个完全独立的过程，可以融合其他的置信度特征。实验结果表明，本文提出的方法合并HMM框架下主流的放置信度计算方法，并且具有更好的互补性。因此本文将把这两种不同框架下不同的放置信度方法进行融合，系统的等错误率（EER）相对提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：614400
    • 提供者：weixin_38613681

  1. ecPoint-Calibrate:交互式GUI（用Python开发），用于对数值天气预报模型输出进行校准和条件验证-源码

  2. ecPoint校准 ecPoint-Calibrate是一款使用条件验证工具将数值天气预报（NWP）模型输出与点观测值进行比较的软件，并以此方式预测子网格的可变性并识别网格规模上的偏差。 它提供了一个动态且用户友好的环境，可以对NWP模型参数（例如降水，风，温度等）进行后处理，并为地理位置（在世界任何地方，以及中等范围的预测）生产概率产品。 该项目的开发由项目“ ECMWF天气夏季代码（ESoWC）” 。 要求 用法 从“页面下载最新版本（AppImage文件）。 当前仅支持Linux。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42097369

  1. PHP:原核病毒宿主预测器（PHP）是基于高斯模型（GM）的原核病毒宿主预测的计算工具。 PHP将原核病毒的完整或部分基因组序列作为输入。 对于每个病毒序列，PHP自动计算60,105个原核基因组的宿主概率，并以概率最大的原核基因组作为预测

  2. 原核病毒宿主预测因子（PHP） 原核病毒宿主预测器（PHP）是一种基于高斯模型（GM）的原核病毒宿主预测的计算工具。 PHP将原核病毒的完整或部分基因组序列作为输入。 对于每个病毒序列，PHP自动计算60,105个原核基因组的宿主概率，并以概率最大的原核基因组作为预测宿主。 PHP将输出得分最高的原核基因组名称，并输出所有原核基因组的宿主分数。 Python包pandas ， numpy ， sklearn需要phageHostPredictor安装之前安装。 该程序需要在Linux操作系统上

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：80740352
    • 提供者：weixin_42107561

  1. 具有概率非线性的网络控制系统的事件触发动态输出反馈控制

  2. 具有概率非线性的网络控制系统的事件触发动态输出反馈控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：874496
    • 提供者：weixin_38644168
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