High Speed Serdes Devices and Applications.7z

车辆速度检测 使用OpenCV检测车辆速度的简单python代码

谷歌浏览器视频倍速播放插件

谷歌插件video-speed-controller，可以实现最高16倍的播放速度。Video Speed Controller 视频速度调节，是一款可以将视频播放速度提高到最多16倍速的开源浏览器插件，目前只支持html5播放器的在线视频调速播放

大多数现代跟踪器的核心部件是识别分类器，其任务是区分目标和周围环境。为了应对自然图像的变化，这个分类器通常使用翻译和缩放的样本补丁进行训练。这样的样本集充满了冗余——任何重叠的像素都被限制为相同的。基于这个简单的观察，我们提出了一个分析模型的数据集的数千个翻译补丁。通过证明所得到的数据矩阵是循环的，我们可以用离散傅立叶变换对其进行对角化，从而将存储和计算都减少了几个数量级。有趣的是，对于线性回归，我们的公式相当于一些最快的竞争跟踪者使用的相关滤波器。然而，对于核回归，我们推导了一种新的核相关滤波器（KCF），它与其他核算法不同，具有与线性相关滤波器完全相同的复杂性。在此基础上，我们还提出了一种基于线性核的线性相关滤波器的快速多通道扩展，我们称之为双相关滤波器（DCF）。KCF和DCF在50个视频基准测试中都优于诸如strike或tld之类的顶级追踪器，尽管它们以每秒数百帧的速度运行，并且在几行代码中实现（算法1）。为了鼓励进一步的发展，我们的跟踪框架是开源的。

SFF-TA-1016 Specification for Internal Unshielded High Speed Connector System

带板检测的车辆速度估算 该项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法来识别超速车辆。 从视频中获取一系列图像后，使用Haar Cascade分类器检测卡车。 使用大量正负图像训练分类器模型，以制作XML文件。 接下来是跟踪车辆并借助其各自的位置，ppm（每米像素）和fps（每秒帧）来估计车辆的速度。 现在，已识别卡车的裁剪图像将被发送以进行车牌检测。 CCA（连接组件分析）有助于进行车牌检测和字符分割。 使用字符图像（20X20）对SVC模型进行训练，并且为了提高准确性，还完成了4次交叉折叠验证（机器学习）。 该模型有助于识别分段字符。 识别后，将卡车的计算出的速度及其车牌号一起输入到excel表中。 还为这些卡车分配了一些ID，以生成系统化的数据库。 要运行Speed_Detection _＆_ License_Plate_Detection.py，请按照以下步骤操作： 从此站点下载

阻尼最小二乘法matlab代码预测风速 准备资料 用于训练的数据集是从伦敦气象数据获得的。 我已经准备好Excel工作表中的数据，并在MATLAB中以矩阵形式读取数据。 数据中有很多功能，我需要选择相关数据进行培训。 特定时期内的温度和平均温度等特征是重要特征。 我排除了诸如风向和阵风等特征，因为这些特征与风速的相关性最小。 数据中没有显示的另一个重要功能，但我添加的是数据的月份，因为季节对风速有重大影响。 最后，所有功能都集成在excel工作表中并从MATLAB中读取。 训练 我使用的数据集有5个要素作为输入。 使用“ fitnet”功能生成神经网络。 在我们的代码中，fitnet函数训练一个神经网络，该神经网络具有两个隐藏层以及输入和输出层。 网络的第一层有5个神经元，它充当输入层，并向其提供了样本数据的矢量。 引入了两个分别具有10和5个神经元的隐藏层，以使网络能够学习数据集中的复杂数学关系。 我已使用LM反向传播方法进行训练。 Levenberg-Marquardt算法（也称为阻尼最小二乘方法）经过专门设计，可与采用平方误差总和形式的损失函数配合使用。 考虑一个损失函数，它可以

在VS2015环境下64位、32位编译通过。High-speed Charting Control--MFC绘制图表（折线图、柱形图）控件。中文翻译文档可参照https://blog.csdn.net/xuanyuanlei1020/article/details/53487107

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