手写数字识别是一种通过不同的机器学习模型自动识别和检测手写数字数据的技术或技术。 在本文中,我们使用各种机器学习算法来提高技术的生产力并降低使用各种模型的复杂性。 机器学习是人工智能的一种应用,它从以前的经验中学习并通过经验自动改进。 我们说明了各种机器学习算法,例如支持向量机、卷积神经网络、量子计算、K-最近邻算法、识别技术中使用的深度学习。
2022-05-24 20:16:27 487KB Convolutional Neural Network
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Network-Visualization-Tool:使用python GUI显示网络使用情况
2022-05-24 17:07:56 2KB Python
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解决bugly初始化报错Cleartext HTTP traffic to android.bugly.qq.com not permitted. 解决Android P限制了明文流量的网络请求,非加密的流量请求都会被系统禁止掉的问题。 解决Unity2021.2以后的版本禁止使用Android/res目录,需要打包成AAR。
2022-05-24 14:05:29 32KB Bugly network_security AAR res
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用于分布和不确定性估计的混合密度网络:使用Keras(TensorFlow)进行分布和不确定性估计的通用混合密度网络(MDN)实现
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CompTIA_Network _Practice_Tests_Exam_N10_008_by_Craig_Zacker_z_lib.pdf
2022-05-24 09:05:01 9.04MB 文档资料
USB网络共享工具 USB共享(USB-Over-Network)4.75带注册机
2022-05-22 18:27:29 8.75MB USB共享 Over-Network 4.75 注册机
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计算机网络英文课件:Chapter4 Network Layer.ppt
2022-05-22 14:04:27 2.92MB 文档资料 网络
计算机网络英文课件:lecture-13-Network Layer and Routers.ppt
2022-05-22 14:04:19 841KB 文档资料 网络
低功耗无线个人局域网(6LoWPAN)上的IPv6是一种具有移动性的特殊类型的无线传感器网络(WSN),具有巨大的部署潜力,可为人们的生活带来便利。 在6LoWPAN中,一组传感器节点通常在一个簇头的引导下作为一个整体子集一起移动。 由于6LoWPAN中移动设备的低功耗要求,寻求一种低成本方案来管理整个子集的移动性是一个非常重要的要解决的问题。 为此,本文首先将传统的PMIPv6与NEMO基本支持方案相结合,提出了一种针对6LoWPAN的代理移动IPv6(PMIPv6)辅助网络移动性(NEMO)管理方案,称为PA-NEMO。 在提出的PA-NEMO方案中,传输隧道建立在6LoWPAN区域之外,因此可以大大降低设备的成本。 然后,我们制定并分析了所提出的PA-NEMO的信令开销。 最后,一些数值结果表明,我们提出的PA-NEMO实现了现有移动性管理方案中最低的信令开销。
2022-05-22 01:17:12 2.72MB Wireless sensor network; 6LoWPAN;
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与现有的 Elman 循环神经网络相比,它是经过修改的架构。
2022-05-21 15:24:33 3KB matlab
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