颜色分类leetcode class.vision:SRU中的计算机视觉和深度学习 颜色分类leetcode视觉类计算机视觉机器学习和深度学习简介,德黑兰沙希德拉贾伊大学(SRU)的课程,于2018年冬秋两季举办。课程从使用Python opencv实用方法介绍计算机视觉开始,然后继续介绍学习算法和神经网络。在此之后,2012年以后出版的深层神经网络进行了研究,并使用Python和
程序员为什么还要刷题 styleguide:我们如何编写代码 程序员常刷题 源代码布局 使用 UTF-8 作为源文件编码。每个缩进级别使用两个空格,没有制表符。 不留下任何类型的尾随空格。 不要在文件底部留空行。 使用 Unix 风格的行尾。(*BSD/Solaris/Linux/OSX用户默认被覆盖,Windows用户必须格外小心。)
基于谱聚类提取与数据场模型融合的提升机故障分析 论文 由于有监督谱聚类方法中需要初始化聚类数目和聚类中心节点,因此存在鲁棒性不足的现象,针对此问题研究了谱聚类算法的改进方法。首先通过数据场模型对样本集合中的孤立数据进行清除,然后再根据数据场模型的设计确定聚类节点个数及聚类分类数,最后再通过K-means算法进行无监督方式下的样本点划分。通过UCI公开数
煤矿巷道智能掘进关键共性技术 论文 依据我国煤矿智能化发展战略,深入分析了国内外智能掘进研究现状,结合我国煤炭赋存条件复杂,巷道掘进问题突出,智能掘进挑战严峻等实际,提出了直接影响和制约我国煤矿巷道智能掘进加快发展的智能截割、智能导航、智能协同控制和远程智能测控四大关键共性技术,并给出了解决思路和方法。 针对掘进系统智能截割问题,提出
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专为并联电流测量应用设计的电流感应数据采集解决方案电路方案 描述 这一经过验证的设计可基于 AMC1304M25 隔离式 delta-sigma (ΔΣ) 调制器和 TMS320F28377D 微控制器实施隔离式电流感应数据采集解决方案。此电路专为并联电流测量应用而设计,此类应用需要绝佳的电流隔离和精度,例如工业电机驱动、光电逆变器和电能计量。该设计能够测量