初级计算机考试题库600题.pdf

基于深度学习的毫米波系统的信道估计和混合预编码 将“ matlab”和“ python”文件夹放在根目录中 “ matlab”文件夹包含传统的HBF算法，信道估计算法和数据生成代码。 “ python”文件包含已定义的神经网络模型和经过训练的模型。 如果要直接测试HBF-Net和CE-HBF-Net，则可以 运行“ matlab / channel_gen.m”以生成测试通道。 运行“ matlab / gen_testdata.m”以生成测试数据集 您也可以单击（提取代码：om9r）下载数据集，而无需生成新的测试数据集。 训练后的模型保存在“ python / model”中。 在测试模式（train_flag = 0）下运行“ python / main.py”，可以测试HBF-Net和CE-HBF-Net的性能。 如果您想对HBF-Net和CE-HBF-Net进行再培训，则可以

pyDigitalWaveTools 用于VCD和其他数字波形文件操作的python库 功能清单 将VCD（std 2009）文件解析为中间格式 写入VCD文件，用于用户类型的用户指定格式器，用于矢量，位和枚举值的预定义格式器 将中间格式转储为简单的json 您好pyDigitalWaveTools 这是一个如何使用VCD解析器的简单示例： #!/usr/bin/env python3 import json import sys from pyDigitalWaveTools . vcd . parser import VcdParser if len ( sys . argv ) > 1 : fname = sys . argv [ 1 ] else : print ( 'Give me a vcd file to parse' ) sys . exit

用反向传播方法解决全波非线性逆散射问题 该Matlab代码用于通过BPS用卷积神经网络解决逆散射问题。 版权所有:copyright:2019，新加坡国立大学，准威。 请先下载matconvnet 1.0-beta23： ://www.vlfeat.org/matconvnet/记住将其压缩。 要使用mex，您还需要安装Visual Studio。 （1）Matlab代码用于在Z.Wei和X.Chen，“全波非线性逆散射问题的深度学习方案”中实施反向传播方案（BPS），IEEE地理科学与遥感学报，57（ 4），第1849-1860页，2019年。此Matlab代码用于通过BPS解决卷积神经网络的逆散射问题，该方法由准威（weizhun1010 @ gmail。com）编写。 如有任何疑问，请随时联系。 仅需要CPU，您可以轻松地将其调整为GPU版本或Python版本。 （2）训练后，您可以通过运行“

Foobar2000 是一个 Windows 平台下的高级音频播放器.包含 完全支持 unicode 及支持播放增益的高级标签功能. 特色： * 支持的音频格式: MP3, MP4, AAC, CD Audio, WMA, Vorbis, FLAC, WavPack, WAV, AIFF, Musepack, Speex, AU, SND, 通 过第三方插件将支持更多的格式.

选矿知识600问参考.pdf

快速节点嵌入算法。 GraphWave的实现[1] [1] ·· GraphWave实现 GraphWave [1]是一种节点嵌入算法，由Claire Donnat，Marinka Zitnik，David Hallac和Jure Leskovec于2018年提出。它使用了离散信号处理技术。 此处发布的版本使用传播的图信号的快速切比雪夫近似值。 此外，我们构建了一些简单的可视化框架，以便可以轻松地可视化传播的图形信号。 例子 一个在单个节点上具有delta小波的随机图。 颜色显示热量散布（注意：色标随时间变化）。 节点嵌入的二维主成分分析（PCA）。 执照 根据MIT许可证分发。 接触 蒂姆·罗纳（Tim Rohner） 项目链接： :

《放牛班的春天》观后感600字.pdf

《摔跤吧!爸爸》观后感600字.pdf

它以 GUI 应用程序（文件 *.zip）的形式提供。