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搜索资源列表

  1. 网络工程师全面备考资料

  2. 网络工程师知识问答精华 ●设某单总线LAN,总线长度为1000米,数据率为10mbps,数字信号在总线上的传输速度2C/3(C为光速),则每个信号占据的介质长度为__米.当CSMA/CD(非IEEE802.3标准)访问时,如只考虑数据帧而忽略其他一切因素,则最小时间片的长度为__us,最小帧长度是__位? 答案1.问：2c/3=2*3*10^8/3=2*10^8m/st=1000m/(2*10^8m/s)=5*10^(-6) s 在时间t内共有信号量=10*10^6 t=10*10^6*5*1

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-03-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：z18863

  1. 素写网络运营流程

  2. 素写网络运营流程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-02
    • 文件大小：491520
    • 提供者：liulx

  1. API之网络函数---整理网络函数及功能

  2. API之网络函数1. API之网络函数 WNetAddConnection 创建同一个网络资源的永久性连接 WNetAddConnection2 创建同一个网络资源的连接 WNetAddConnection3 创建同一个网络资源的连接 WNetCancelConnection 结束一个网络连接 WNetCancelConnection2 结束一个网络连接 WNetCloseEnum 结束一次枚举操作 WNetConnectionDialog 启动一个标准对话框，以便建立同网络资源的连接 WNe

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2008-09-01
    • 文件大小：38912
    • 提供者：zscstar

  1. Mnist手写数字数据库的Matlab数据变量

  2. 研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为手写数字识别的神经网络训练的基准测试数据库。原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及每个样本对应的标签向量。现将其中的图片从原文件中读取出来，按照原文件的顺序存储为Matlab的mat数据变量格式，可使用Matlab直接读取，以便各位同学进行科研与实验之用。 压缩包里包含四个Matlab数据变量文件 train_imgSet.mat：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-05-24
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：magicarcher

  1. 2005年9月计算机等级考试三级网络考前密卷

  2. 全国计算机等级考试三级笔试超级模拟试卷(二) 网络技术 (考试时间120分钟，满分100分) 一、选择题(每小题1分，共60分) 下列各题A)、B)、c)、D)四个选项中，只有一个选项是正确的。请将正确选项涂写 在答题卡相应位置上，答在试卷上不得分。 (1)多年来，人们习惯于从计算机主机所使用的主要元器件把计算机的发展进行分代，所 谓第4代计算机使用的主要元器件是 。 A)电子管 B)晶体管 C)中小规模集成电路 D)大规模和超大规模集成电路 答案：D 知识点：计算机的发展阶段 评析：第4代计

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-02-20
    • 文件大小：261120
    • 提供者：lljjqq88

  1. 【转载】基于bp神经网络字符识别系统 matlab代码

  2. 字符包括汉字，字母，数字和一些符号。汉字有几千个，字母有几十个，数字的类最少只有10个，所以选择简单的手写数字字符来实现。结合三个相关的程序和论文，一个是语音特征的分类（不调用神经网络工具箱相关函数实现），另外两个是关于手写数字识别的。处理的数据集是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_38558554

  1. 图片分割与合并，支持自定义N行N列分割，支持网络图片直接加载

  2. 1、这个软件使用C#编写，需要.NET Framework 4.0运行环境。 2、建议“新建文件夹”来保存分割后的图片，因为程序会自动清空该文件夹下所有文件。 3、这个软件可以对图片进行，行与列的分割。如果大家按块对图片进行行分割，那么分割列数填写1，分割行书填写自己要分割的行；如果大家按块数想对列分割，那么分割列数填写要分割的列数，分割行数填写1。如果大家按像素对图片进行横向切割，那么像素宽度填写1，高度随便写；如果按像素对图片进行纵向切割，那么像素高度填写1，像素宽度随便写。 4、分割

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：157696
    • 提供者：swb8023

  1. 神经网络bp算法实现手写数字识别

  2. 本次练习所用的数据集有5000个训练样本，每个样本对应于20x20大小的灰度图像。这些训练样本包括了9-0共十个数字的手写图像。这些样本中每个像素都用浮点数表示。加载得到的数据中，每幅图像都被展开为一个400维的向量，构成了数据矩阵中的一行。完整的训练数据是一个5000x400的矩阵，其每一行为一个训练样本（数字的手写图像）。数据中，对应于数字"0"的图像被标记为"10"，而数字"1"到"9"按照其自然顺序被分别标记为"1"到"9"。数据集保存在NN_data.mat.

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：23552
    • 提供者：beileiyizhihua

  1. 利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类.py

  2. 利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = inpu

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-18
    • 文件大小：8192
    • 提供者：aotomo740

  1. 和利时/Hollysys_ConMaker组态手册_附录：网络变量的使用说明.pdf

  2. 和利时/Hollysys_ConMaker组态手册_附录：网络变量的使用说明pdf,和利时/Hollysys_ConMaker组态手册_附录：网络变量的使用说明3.4在发送〔写网络变量)节点的 ComAker工程文件中,添加网络变量全局数组 按照如下格式添加全局数组属性 全局变量表 全局变量表名(N): NETVAR.10 匚确认 取消 连接到文件 文件名(E 浏览(B) 编译之前(I) C编译之前导出(E) 添加网络(A) Connection 1 (UDP) 网络类型 删除网络Q 厂读(R)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 第四章_经典网络.pdf

  2. LeNet-5是由$LeCun$ 提出的一种用于识别手写数字和机器印刷字符的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）$^{[1]}$，其命名来源于作者$LeCun$的名字，5则是其研究成果的代号，在LeNet-5之前还有LeNet-4和LeNet-1鲜为人知。LeNet-5阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：hkd_ywg

  1. 手写数字数据集（图像28*28）

  2. 手写数字图片，一共5000张，像素28*28，数字0-9，每个各500张； 可用于神经网络的图像分类的样本等，

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-09
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_39249187

  1. 显示/光电技术中的VCSEL智能像素

  2. 垂直腔面发射激光器（Vertical－Cavity Surface－Emitting Laser，VCSEL）及其阵列是一种新型的半导体激光器，是光子学器件在集成化上的一项重大突破，它可以充分发挥光子的平行操作能力，在光互连、光通信、图像信号处理、模式识别和神经网络、激光打印、光存储读／写光源等领域具有广阔的应用前景。垂直腔面发射激光器与侧向出光的边发射激光器在结构上有着很大的不同，其输出光垂直于衬底。这种独特的器件结构易于实现二维平面阵列，小发散角和对称的远近场分布，使得其与光纤的耦合效率大为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-13
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38572960

  1. 基于MATLAB GUI的BP神经网络手写字体识别系统

  2. 随着社会的发展，手写体数字识别得到了日益广泛的应用，因此有大量的手写体数字文档整理、查询、统计的工作需要完成,而手写体数字文档识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。本系统所设计的手写体数字识别系统包括输入图片、归一化、特征提取、识别等部分,本文所用到的手写体数字样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将灰度化、二值话图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 循环神经网络

  2. 循环神经网络特点：为更好地处理时序信息而设计的。它引⼊状态变量来存储过去的信息，并⽤其与当前的输⼊共同决定当前的输出。 循环神经⽹络常⽤于处理序列数据，如⼀段⽂字或声⾳、购物或观影的顺序，甚⾄是图像中的⼀⾏或⼀列像素。因此，循环神经⽹络有着极为⼴泛的实际应⽤，如语⾔模型、⽂本分类、机器翻译、语⾳识别、图像分析、⼿写识别和推荐系统。 以上是书中得描述，重点，处理序列数据。 语⾔模型 ⻓度为T的词的序列W1W2,…,WT⻓度为T的词的序列W_1W_2,. . . ,W_T⻓度为T的词的序列W1​W2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38564085

  1. python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字

  2. 网络结构 项目下载地址 不使用框架实现全连接神经网络实现手写数字识别(layer封装好, 可以很好的扩展,修改) 第一个卷积层输入：2828、一通道、滤波器55个数为 6个、步长为1、不补零。 第一个卷积层输出：24*24、深度为6。 第一个池化层输入：2424、6通道、滤波器22，步长为2。 第一个池化层输出：12*12，深度为6。 第二个卷积层输入：1212，6通道，滤波器55个数为12个，步长为1，不补零。 第二个卷积层输出：8*8、深度为12.。 第二个池化层输入：88，12通道，滤波器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：176128
    • 提供者：weixin_38697753

  1. mnist-digit-classification：使用单层感知器和前馈网络的手写数字识别-源码

  2. MNIST数据集 分为训练集，验证集和测试集。 这三个集合中的每一个都包含两个长度相等的向量： 一组数字，写为长度为784的向量。数据集中的数字形状为28x28像素，并表示为向量。 矩阵中的每个像素的值都在0到1之间，其中0表示白色，1表示黑色，而0到1之间的值是灰色阴影。 第一个向量中每个元素的标签：0到9之间的数字，表示图像中的数字。 单层感知器 分类算法基于10个感知器。 这10个感知器中的每一个都经过训练以对仅代表一位数字的图像进行分类。 例如，第一个感知器将被训练为输出数字0的值1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42157567

  1. 干货！这里有一份神经网络入门指导，请收下！

  2. 本文来自于微信号rgznai100,这份指导包含了具体的学习思路，包括所遇到的难点以及多种详细的解决方法。人工神经网络当下非常流行。与任何流行的事物一样，人工神经网络也收到了不少质疑。它究竟是卖弄玄虚，还是真正可以使无数人获益的新技术呢？为了让大家入门神经网络，我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度，和大家分享我的学习过程，希望对你们有所帮助。需要注意的是，本文中所涉及的示例都是用R语言写的代码。让我们从一个动机问题开始思考。这里是一个灰度图片的集合，每个2×2的像素网格的像素取值都是在0(白

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_38556668

  1. MNIST手写数字识别-源码

  2. MNIST手写数字识别 我将在PyTorch中构建一个简单的神经网络，并训练它使用MNIST数据集来识别手写数字。 在MNIST数据集上训练分类器可以被视为图像识别的世界。 创建神经网络的步骤如下： 搭建环境 准备数据集 建立网络 训练模型 评估模型的性能 附言：MNIST包含70,000张手写数字图像：60,000张用于培训，10,000张用于测试。 图像为灰度级，28x28像素，并居中以减少预处理并更快地开始。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42116791

  1. be_voxel_rs：针对最新的硬件和体素游戏的游戏引擎-源码

  2. BeVoxel引擎 是一款针对最新的硬件和体素游戏的游戏引擎，（希望）能够在快速上手的同时还能够写出比较强大的游戏 BeVoxel引擎架构 基建 结构（某种类OO还是ECS） 区块链加载 数据存储 更新 事件消息泵 脚本API 游戏内GUI重定向 游戏循环 渲染循环 游戏循环（拉动事件） 抽象时间（1个勾号） 多玩家（网络）时间 同步以上所有东西 IO 文件 鼠标 键盘 手柄 vr手柄（可以考虑 调试工具 日志 截图 更换渲染模式（线框，uv，法线...） 内部控制台 内部菜单 性能统计 渲

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42099151
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