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face recognition ieee papers
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- 2022-08-20 09:34:13下载
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- 2023-05-04 14:50:04下载
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window Socket 学习,方便初学者学习与掌握
window Socket 学习,方便初学者学习与掌握-window Socket learning to facilitate learning and to master for beginners
- 2022-08-23 09:32:18下载
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这是我随便上传的资料，为了能够下载资料而已，不知道行不行...
这是我随便上传的资料，为了能够下载资料而已，不知道行不行-PDF
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Turbo C 2.0 函数中文说明大全系列
Turbo C 2.0 函数中文说明大全系列-Turbo C 2.0 Functions Chinese explanation Encyclopaedia Series
- 2022-03-11 00:18:33下载
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CAN总线协议介绍，CANopen代码，自己下载到的打了一个包。
CAN总线协议介绍，CANopen代码，自己下载到的打了一个包。-CAN bus protocol description, CANopen Code
- 2023-04-23 06:10:03下载
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* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和
* 输入: m...
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和
* 输入: m--已知数据点的个数M
* f--M维基函数向量
* n--已知数据点的个数N-1
* x--已知数据点第一坐标的N维列向量
* y--已知数据点第二坐标的N维列向量
* a--无用
* 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差
* a为用基函数进行曲线拟和的系数,
* 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
-* The algorithm using the least-squares method based on the designated function of M and N-known curve data to be imported and* : m-- the known number of data points M* f-- From M* n vector function-- known data points the number N-1* x-- known data points of the first N-dimensional coordinates listed Vector* y-- known data points of the second N-dimensional coordinates shown in a vector*-- useless* Output : function return value to the curve-fitting and the mean square error* for the use of a base function and the curve fitting coefficients,* is a f [0] [0] a [1] f [a] ... a [M] f [M].
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ansys常用命令，希望对初学者有所帮助
ansys常用命令，希望对初学者有所帮助-ANSYS common command, want to be helpful for beginners
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全国软件设计标准文档,包含了概要设计,需求,详细设计等等的模版,可以参考下...
全国软件设计标准文档,包含了概要设计,需求,详细设计等等的模版,可以参考下-national standard software design documentation, including a summary of the design, demand, etc. The detailed design templates can refer to the next
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Describes the basics of SVM, including: SVM Getting Started (1) SVM Introduction...
介绍了SVM的基础知识，包括：SVM入门（一）SVM简介；SVM入门（二）线性分类器part1；SVM入门（三）线性分类器part2；SVM入门（四）线性分类器的求解―问题的描述part1；SVM入门（五）线性分类器的求解―问题的描述part2等。-Describes the basics of SVM, including: SVM Getting Started (1) SVM Introduction SVM Getting Started (2) linear classifier part1 SVM Getting Started (3) linear classifier part2 SVM entry (d) the solution of a linear classifier- description of the problem part1 SVM Getting Started (5) the solution of the linear classifier- description of the problem part2 and so on.
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