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pytorch训练图像分类模型pth转ONNX并测试
1. 搭建自己的简单二分类网络，使用pytorch训练和测试； 2. 将pytorch训练的pth模型转换成ONNX，并编码测试； 3. 含训练和测试数据，含训练ok的pth模型和ONNX模型，含完整python和C++实现； 4. 使用方法：首先运行“TrainTestConvertOnnx.py”执行“训练数据读入、模型训练、模型测试、导出onnx”，再运行“TestOnnx.cpp”测试onnx（需要配置OpenCV）；
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基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统
基于MATLAB 的脉搏信号处理软件系统，自己采集脉搏信号，之后用Matlab 的GUI 设计一个软件处理系统，能实现显示采集的信号，处理后的信号，然后输出脉率，频谱。并判断脉率的正常性，界面非常漂亮，脉搏信号用TXT文档保存，更换文档，就可实现对你的脉搏信号的处理！！效果非常好！
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计算机科学引论 2017版英文版
计算机科学引论英文版，算是比较全的了，这是2017英文版的。
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模糊C均值FCM聚类算法详解
模糊C均值 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值 算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。
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shape_predictor_68_face_landmarks.dat
Python Dlib库，已经训练好的模型，用于人脸68个特征点抓取，亲测有用
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完整流水线追溯系统
完整流水线追溯系统，其中包含各种组件，DevComponents.DotNetBar.Design
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BLE 链接 读取链接RSSI值
Android BLE蓝牙4.0的蓝牙链接和读取RSSI值
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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *
针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。
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jackson-core-asl-1.9.7.jar等4个jar包
spring3 mvc利用@RequestBody、@ResponseBody传输json格式数据需要的jar包
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Hopfield人工神经网络求解TSP问题（附论文）
人工神经网络求解旅行商问题，有完整的论文，论文里含有源代码，参考浙江大学出版社的《人工神经网络实用教程》。
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