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2023-07-21 13:30:14 107KB 数据库设计
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kali-beef攻击浏览器-运维安全详细笔记总结
2023-07-20 16:59:52 1.55MB 运维 安全 kali beef
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很不错的weka入门教程 值得一看啊 我就是靠这个入的门
2023-07-18 17:17:57 7.59MB weka教程
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单点登录系统(SSO)详细设计说明书
2023-07-17 16:59:38 142KB 单点登录 SSO 设计说明书
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ChatGPT接入钉钉详细教程.zip
2023-07-10 18:38:35 430KB 课程资源 ChatGPT 人工智能
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截图详细教你破解InstallShield 12,跟着步骤操作即可 有中文教程教你如何使用该软件
2023-07-10 17:02:04 5.51MB InstallShield12 注册机 InstallShield12 序列号
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华为QOS详细说明,是PDF文档,只能慢慢看了
2023-07-08 12:55:07 5.58MB 华为QOS
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大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统,可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分, 第一个部分是车牌定位过滤部分; 第二个部分是字符识别部分; 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理,车牌轮廓提取还有车牌的定位; 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割,然后完成字符识别,输出车牌信息。 输入层:36x128 第一层卷积:卷积核大小:3x3,通道数:3,卷积核个数:32,激活函数使用Relu,四个维度的滑动步长为1,填充算法的类型:SAME。 第一层池化:使用池化窗口大小为2x2的最大池化,由于不想在batch(批量)同channels(通道)做池化,因此设置为1. 第二层卷积:卷积核大下:3x3,通道数为32,卷积核个数:64,激活函数使用Rule,四个维度的滑动步长为1,填充算法的类型:SAME。 第二层池化:同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化,由于不想在batch(批量)同channels(通道)做池化,因此设置为1. 第三层卷积:卷积核大
2023-07-08 11:03:14 8.57MB 车牌识别
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JESD204B应用指南 ADI官方文档《JESD204B-Survival-Guide》中文版 JSED204B详细使用说明,用于指导JESD204B使用、调试和问题排查。
2023-07-07 11:25:29 14.4MB fpga jesd204b ad9009
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程序中取得一些Android应用的信息,Google的Android Market公布了api,可以取得Android Market上的Android应用的包括名字、作者、应用的描述、评论、图标与软件截图等信息。 基于Google Protocol Buffers 议实现
2023-07-04 15:09:42 4.19MB android-market google-play api 源码
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