svm算法手写matlab代码MNIST数据库分类 介绍 图像分类和识别是一项重要的机器学习任务，可用于多种应用程序。 特征工程是图像分类算法的基本步骤。 我们的第二个项目为图像的理解和分类提出了一项新功能。 基于图上的扩散理论，我们从图中提取了一个时间序列作为新的图像特征。 该功能对于图像的旋转/缩放/变异具有鲁棒性。 我们使用K近邻（knn），逻辑回归和SVM在MINIST（MNIST：手写数字数据库，标准的图像检索/分类基准）中对图像进行分类，以测试新功能的性能。 与没有新特征的结果相比，具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的分类错误率降低了5.4％。 在ICIP上发表了两篇论文，分别于2014年和2016年发表。 Github ：。 关于数据库：MNIST是一个手写数字数据库，可从该网站获得。 它包含一个训练组，包含60,000张图像和一个测试组，包含10,000张图像。 该数据集的一个特性是，所有图像都是具有标准大小和对比度的手写数字，这已经非常“相似”了。 任务： 比较热量含量特征和其他块状相似大小的低层特征的分类错误率，包括（1）强度直方图，（2）强度矩，（3）Ga

所有CK组件都可以在和！ 该项目由托管。 这是一个稳定的集体知识存储库，可在志愿者（例如移动设备/ IoT，数据中心和超级计算机）提供的各种基于Linux，Windows，MacOS和Android的平台上进行可自定义的实验众包。 我们有几种公共实验场景，包括通用，可定制，多维，多目标和。 在查看不断汇总的公共结果结果和意外行为！ 另外，请查看我们相关的Android应用程序，让您使用备用的Android手机，桌子和其他设备参与我们的实验众包： 可以在 ，开放研究挑战Wiki和ACM / IEEE会议上由CK驱动的可重现AI / SW / HW合作设计竞赛中获得更多详细信息。 描述 该存储库基于基于CK机器学习的自动调整。 它在许多机器上众包实验（使用通过CK公​​开的优化旋钮，如OpenCL，编译器标志，CUDA等），同时构建了一个现实的，大型的和有代表性的训练集。 这是格

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首次提出并深入分析研究了一类全数字化技术、与电网电压n倍频或n分频信号同步的基准正弦电路，并给出了关键电路参数设计准则与试验结果，试验结果与理论分析一致。该基准正弦电路具有输出正弦电压与电网电压n倍频或n分频信号同步、THD小、幅值可调且不受电网电压波动的影响、简单实用、价格低廉等优点，在高频交流环节AC/AC变频变换系统和UPS中具有重要应用价值。 1引言新颖的高频交流环节AC/AC变频变换系统[1,2]，如图1所示。该电路结构由输入周波变换器、高频变压器或高频储能式变压器、输出周波变换器构成，能够将一种频率的交流电变换成另一种频率的交流电，具有2级功率变换（LFAC/HFAC/LFAC）

ghz 基准测试和负载测试工具。 文献资料 所有文档位于 安装 下载 从下载适用于您的操作系统的预构建可执行二进制文件。 解压缩存档文件，然后将可执行二进制文件放在要从中运行的任何位置。 另外，如果您希望ghz命令在任何地方都可用，请考虑在PATH变量中添加位置目录。 家酿 brew install ghz 编译 克隆 git clone https://github.com/bojand/ghz 使用make进行构建 make build 使用go进行构建 cd cmd/ghz go build . 用法 usage: ghz [] [] Flags: -h, --help Show context-sensitive help (also try --help-long and --help-man).

设计了一种频率稳定的低功耗张弛振荡器电路。采用恒流源对电容两端同时充电和放电，然后将电容两端电压送入后级比较器进行判决，使得输出频率只与恒流源电流、电容以及比较器比较窗口相关。该电路采用GSMC 0.18 μm CMOS工艺，在5 V电源电压以及室温条件下仿真，输出频率为123.6 kHz，平均电流消耗为2.67 μA；在2 V～5.5 V电源电压和-40 ℃~+85 ℃的温度变化范围内，输出频率精度在-6.5%~1.3%范围内。