几种前向神经网络的应用实例-matlab编的源代码.rar 应用实例和代码都有了

剪映的中文音轨识别功能还是蛮强大的，相比而言识别准确率还是比较高的了，最主要的还是免费！！！小助手操作场景： 给自己做的视频简单地配一下字幕，或者说用来给没有字幕的中文电视剧加上字幕(量大劝退) 又或者说从视频中提取一些(中or英)文本作摘录学习，用途还是比较广泛的。功能征集： √字幕文字批量替换 即 语气词过滤与字词替换（xwei9277、龙小组、460864734） √批量导出srt（wumian） √字幕分割功能（当红轩羽） √合并空行功能（wkjxs2015） √便捷保存、另存为功能（wkjxs2015） √窗口大小调整（T型钉宫病毒、lc01t1watz9） √覆写功能，包含反向导SRT字幕回剪映（marshu、wsleocn、hao5688、460864734） √数据迁移功能（幕后黑手） √剪映兼容（WJia） √保存命名样式（Echoric）

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估算采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF) 模型的输入包括电流和电压来自于HPPC（混合脉冲功率特性）测试的电池数据 脚本文件可以仿真在BBDST(北京公交车动态街道测试)工况和带有观测噪声的恒流工况下的锂离子电池放电过程，利用EKF UKF方法估算电池荷电状态。

PHP分页类，使用方便， 避免在页面上分页那样不能做到样式和外观上一改全改的弱点。 这次经过本人修改，可以支持URL、POST两种： 对于页面需要速度的，用URL分页会更快一些。对于页面查询条件较多，而且查询条件是使用POST提交的，建议使用POST跳转分页，跳转到JS样例在PHP下面。

基于Intel（Altera）的Quartus II平台（复制一下就可以很方便地迁移到其他FPGA平台，如Xilinx的Vivado），使用FPGA实现的频率测量的3种方法的工程源码： 1、3种频率测量方法分别是直接测量法，间接测量法，等精度测量法； 2、依据环境实现对高频及低频信号的频率测量； 3、详细的设计源码； 4、详细的仿真源码、仿真设置和仿真结果； 5、更详细的说明请参考本人博文《https://wuzhikai.blog.csdn.net/article/details/112326945》。

铝片缺陷数据集，缺陷类型（针孔、擦伤、脏污、褶皱）

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Pytorch实现102类鲜花分类——102 Category Flower Dataset 数据集介绍：102 Category Flower Dataset 数据集由102类产自英国的花卉组成，每类由40-258张图片组成，文件夹种分为训练集train和验证集valid，符合torchvision数据集存放要求 适用范围：【花卉图像识别与分类】适用于图像识别分类任务初学者，通过使用经典模型（如VGG和ResNet模型）进行图像分类任务的常用数据集；也使用于计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域初学者，进一步利用深度学习和神经网络进行图像分类，包括图像的裁剪、旋转、通道转换操作、图像数据增强等系列图片处理操作 获取方式：【0积分免费获取】

C# winform控件使用案例18种窗体使用案例【适合入门者学习使用】，具体如下所示 01-窗体学习 02-TextBox文本框 03-Combobox 04-CheckBox 05-RadioButton单选按钮 06-Label标签 07-ListBox列表框 08-PictureBox图片框 09-DateTimePicker日期时间控件 10-ProgressBar进度条 11-NumericUpDown数字输入框 12-ToolTip气泡提示 13-NotifyIcon托盘控件 14-TreeView树控件 15-ListView列表控件 16-Panel面板 17-SplitContainer分隔容器 18-TabControl选项卡控件 19-旋转点位计算

单文档或者对话框中，对处理图像进行任意路径保存操作。