线性代数的许多应用都需要时间来发展。在一个小时内解释它们并不容易。教师和作者必须在使理论 完整与加入现代应用之间做选择。通常是理论获胜，然而本节是个例外。本节解释了上世纪最有价值的 数值算法。 我们想快速地乘上傅里叶矩阵 F 与它的逆 F−1。这通过快速傅里叶变换完成。一个普通乘积 Fc 用到 n2 次乘法(F 具有 n2 项)。FFT 仅需要 n 乘以 12 log2 n 次乘法。我们将看到这是如何实现的。 FFT 彻底改变了信号处理。整个行业都因该思想而迅速发展。电气工程师是第一个知道其中区别 的人——当他们遇见你时会取你的傅里叶变换(假设你是个函数)。傅里叶的思想是将 f 表示为谐波 ckeikx 的和。在频率空间中通过系数 ck 观察该函数，而非在实际空间中通过其值 f(x) 来观察它。c 与 f 间的前向、后向通道是由傅里叶变换实现。快速通道由 FFT 实现。中文翻译Introduction to Linear Algebra, 5th Edition 9.3节 单位根与傅里叶矩阵 二次方程有两个根(或者一个重根)。n 次方程具有 n 个根(算上重复次数)。这是代数基本定

本资源为文章附带资源，所有源码均在文章中给出。

最近《点燃我温暖你》中李峋的爱心代码超级火，看着特别心动，这不，光棍节快到了，给兄弟们教学一波爱心代码，赶在双十一前表白，让这个双十一不在是孤单一个人！ HTML+CSS+JavaScript实现 先点赞后观看,养成好习惯 “不想动手的小伙伴可以直接拿网盘成品” 代码如下仅供参考，可以直接拿去复制粘贴

第一节-机械波的形成和传播.ppt

第三章-第二节-重力测量仪器.

第二节机械制造厂的生产过程和工艺过程.ppt

第四节铸造工艺设计.ppt

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。

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2013元宵祝福程序 做了2个不同的版本，一个PHP和ASP的版本，为了让新手更简单的了解制作办法，此程序就一个页面，单纯用html编写。喜欢就支持。