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搜索资源列表

  1. MIFARE+1非接触式IC卡的技术特点及应用浅析

  2. 【摘要】Mifar e 1非接触式I c卡采用先进的芯片制造工艺制作，内建有高速的cMos EEPRoM、Mcu等。本文介绍了Phi lip s公司的Mifare l非接触式I c卡的组成、主要性能特点和工 作原理，重点介绍了Mifar e 1非接触I c卡与其读写器进行数据通信的操作过程，及其在公共交 通领域中的应用示例。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：478208
    • 提供者：dreamjacky

  1. 骑士登陆—— 基于MIC架构的至强融核

  2. 本文将对至强融核采用的MIC 架构进行解读。文章第一部分阐述MIC的诞生背景、特性以及它与市场上其他协处理器架构相比有哪些优势。文章第二部分将从MIC硬件架构的角度对MIC进行具体分析。文章第三部分将讲述个人在使用Phi卡过程中的具体感受。第四部分是总结。

  3. 所属分类：微服务

    • 发布日期：2018-03-26
    • 文件大小：358400
    • 提供者：qq_17809217

  1. tsa时间序列分析预测.rar

  2. 时间序列分析预测小工具。自回归模型分析，卡尔曼滤波自回归模型，AIC, BIC, FPE, MDL, SBC, CAT, PHI自回归模型检验。The TSA toolbox is useful for analysing Time Series. - Stochastic Signal processing - Autoregressive Model Identification - adaptive autoregressive modelling using Kalman filter

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-05
    • 文件大小：103424
    • 提供者：muabbroom

  1. MATLAB自定义函数 计算三元函数矢量符号微分

  2. 函数名：vd 作者：Freeman 日期：2020.5 应用：在笛卡尔坐标系、柱坐标系和球坐标系下计算梯度、散度、旋度与拉普拉斯量 输入： u 被求导函数 v 函数自变量，笛卡尔坐标系下为[x y z]，柱坐标系下为[s phi z]，球坐标系下为[r theta phi] difftype 求导类型，梯度为'g'，散度为'd'，旋度为'c'，拉普拉斯量为'l' cood 坐标系，笛卡尔坐标系为'car'，柱坐标系为'cyl'，球坐标系为'sph' 输出：散度和拉普拉斯量为符号标量，梯度和旋度为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：FreemanThe

  1. 扭转扭转弗里德曼宇宙学

  2. 当扭转函数被假定与正好来自普通物质的自旋向量贡献的单个$$ \ phi（t）$$ ϕ（t）函数成比例时，就研究了爱因斯坦-卡坦框架下的类似于弗里德曼的宇宙学模型。 通过分析根据一，二和三个自由参数编写的四种不同类型的扭转函数，我们发现具有$$ \ phi（t）=-\ alpha H（t）\ big（{\ rho _ {m }（t）} / {\ rho _ {0c}} \ big）^ n $$ ϕ（t）=-αH（t）（ρm（t）/ρ0c）n完全兼容最近的宇宙学数据，其中 $ \ alpha $$

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-08
    • 文件大小：558080
    • 提供者：weixin_38590784

  1. 在小角度的尖瓣异常尺寸上卡西米尔结垢违规

  2. 我们计算与QCD尖角异常尺寸的四次Casimir成比例的四环nf贡献，作为小尖角angle的展开。 这块是轨距不变的，违反了卡西米尔定标，并且首先出现在四个循环中。 它需要评估真正的非平面四环Feynman积分。 我们给出结果，直到O ϕ 4 $$ \ mathcal {O} \ left（{\ phi} ^ 4 \ right）$$。 我们进行计算的动机之一是探究关于尖端异常维度的所有阶结构的最新猜想。 作为副产品，我们为此颜色结构获得了四环HQET波函数异常维度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：405504
    • 提供者：weixin_38535812

  1. 深度学习二次打卡

  2. 过拟合与欠拟合 基本概念 过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。 欠拟合：模型无法得到较低的训练误差。 解决方案 权重衰减 权重衰减等价于 L2L_2L2​ 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 丢弃法 多层感知机中神经网络图描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 打卡02：丢弃法

  2. 丢弃法 多层感知机中神经网络图描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为 hi=ϕ(x1w1i+x2w2i+x3w3i+x4w4i+bi) h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i} + x_3 w_{3i} + x_4 w_{4i} + b_i\right) hi​=ϕ(x1​w1i​+x2​w2i​+x3​w3i​+x4​w4i​

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38625599

  1. MMF2Exts：MMF2扩展的集合。 还兼容CF2.5和CF2.5 +-源码

  2. MMF2 / CF2.5开源扩展存储库 包含和/或链接到MMF2 / CF2.5的开源扩展的单个存储库。 所有扩展都与Fusion 2.0和隐式2.5兼容。 这些扩展是为了示例和升级而整理的； 这些均受个人许可的约束。 如果您打算公开发布自己的版本，强烈建议您尽可能获得原始作者的许可。 由于这些源代码是由Phi（而不是作者自己）整理的，因此它们可能是旧版本，但应该适合演示。 使用工具 尽管Visual Studio 2017也应兼容，但建议您使用Visual Studio 2019。 您应该安

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42120405

  1. fusion-ekf-python：Python中扩展的卡尔曼滤波器实现，用于融合激光雷达和雷达传感器测量-源码

  2. 这是C ++中扩展的卡尔曼滤波器实现，用于融合激光雷达和雷达传感器测量。 卡尔曼滤波器可用于任何不确定某个动态系统信息的地方，并且您想对系统下一步将要做什么做出有根据的猜测。 在这种情况下，我们有两个“嘈杂”的传感器： 激光雷达传感器，用于测量我们在直角坐标系(x, y) 雷达传感器，以极坐标(rho, phi, drho)测量我们的位置和速度 我们想预测我们的位置，以及我们在任何时间点朝着哪个方向前进的速度： 本质上：系统在笛卡尔坐标中的位置和速度： (x, y, vx, vy) 请

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42127835