这是我自己编写的估计AR模型参数的M代码,利用的是LD算法,里面有注释,便于理解,值得推荐!
2021-05-13 21:22:13 1KB AR模型 估计参数
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20210511-浙商证券-浙商策略:三分钟看中观,新股新赛道系列之十七,AR.pdf
2021-05-13 21:03:13 1.24MB 行业
一些人脸数据库的压缩包,学习人脸识别的同学可以下载,有AR,FERET,LWF,ORL数据库
2021-05-13 20:42:50 33.27MB 人脸数据库
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gmp-5.1.3.tar.bz2
2021-05-13 16:54:44 2.09MB gmp 5.1.3 ar.bz2
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环境: tensorflow 2.1 最好用GPU 模型: Resnet:把前一层的数据直接加到下一层里。减少数据在传播过程中过多的丢失。 SENet: 学习每一层的通道之间的关系 Inception: 每一层都用不同的核(1×1,3×3,5×5)来学习.防止因为过小的核或者过大的核而学不到图片的特征。 用Resnet ,SENet, Inceptiont网络训练Cifar10 或者Cifar 100. 训练数据:Cifar10 或者 Cifar 100 训练集上准确率:97.11%左右 验证集上准确率:90.22%左右 测试集上准确率:88.6% 训练时间在GPU上:一小时多 权重大小:21
2021-05-13 13:53:51 55KB ar c ce
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黑群洗白必备工具, 内网改MAC利器 AR,int,brodecom,PG,RTL,ULI系列网卡改MAC地址DOS程序,
2021-05-13 11:51:27 13.98MB 改MAC NAS洗白 网卡MAC绑定
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ARMA谱估计简介,以及AR法对其的逼近 后面会有经典谱与现代谱源码奉上
2021-05-13 11:04:15 598KB ARMA
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sklearn中api介绍 常用的api有 accuracy_score precision_score recall_score f1_score 分别是: ​ 正确率 ​ 准确率 P ​ 召回率 R ​ f1-score 其具体的计算方式: accuracy_score 只有一种计算方式,就是对所有的预测结果 判对的个数/总数 sklearn具有多种的计算方式,其中每一种模式的说明如下: 具有不同的模式 ‘micro’, ‘macro’, ‘weighted’ ``'binary'``: 只适用于二分类问题,需要pos_label指定以哪一个作为正例
2021-05-12 17:30:03 46KB ar le 分类
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HCS-Pre-sales-数通安全-华为AR路由器产品介绍.
2021-05-12 14:04:34 1.93MB HCS-Pre-sales-数通
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睿悦的一些资源包
2021-05-12 12:01:55 189.75MB unity3d AR XR
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