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基于乘积量化的快速特征匹配
用matlab实现了基于乘积量化的快速sift特征匹配,相比于传统的特征比配方法，提高了匹配的速度。
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小梅哥FPGA自学笔记书本源码
小梅哥自学笔记的书本源码，写的很细，很好，很适合verilog初学者的学习
- 2021-05-07下载
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语音处理_短时能量 _短时幅度_过零率matlab
运用matlab对语音进行短时分析，短时能量、短时幅度及过零率
- 2020-12-02下载
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异步电机矢量控制 mdl
绝对好用，拿去交大作业什么的一点问题都没。MATLAB各个版本都好运行
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基于光滑粒子流体动力学（SPH）的流体模拟方法—杯中水的模拟
干货！这是本人基于光滑粒子流体动力学做的一个杯中水的模拟，比较成功！两年的sph学习不容易，今天特意拿出来与你们分享——sph方法的编程核心技巧！
- 2020-11-29下载
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VLFeat 官方工具包
VLFeat 官方工具包,含有超级多的视觉工具，例如SIFT等等，我就不一一介绍了，下载下来自己去看。
- 2020-12-08下载
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功率谱估计、自相关函数估计、相干函数
功率谱估计、自相关函数估计、相干函数;对于信号处理的人来说是不错的资料
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vb.net用zedgraph画动态折线图
x轴为当前时间，y轴为随机数，随时间变化动态作图，以前没找到，自己参考其他语言做的。
- 2020-12-08下载
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天津大学软工复习重点及答案总结
天津大学软工复习重点及答案总结，天津大学软工复习重点及答案总结
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台湾大学机器学习基石手写笔记
大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr
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