【delphi】Android系统状态广播消息感知控件及演示程序源代码，详细介绍了Android系统消息广播感知原理。 控件感知功能包括： 1. 感知蓝颜状态变化 2. 感知WiFI状态变化 3. 感知电源状态变化 4. 感知网络状态变化 5. 演示程序包括D10.1和D11两个版本的代码 控件的使用： //1. 创建控件 FReceiver_State := TReceiver_State.Create; //2. 设置需要监听的类别 FReceiver_State.Receivers = [mtBlueToothState,mtWIFIState,mtPowerState]; //3. 设置处理事件 FReceiver_State.OnStateChange := OnStateChange; //处理事件 //4. 打开监听 FReceiver_State.Register_Reveiver(errmsg); //5. 关闭监听 FReceiver_State.UnRegister_Reveiver;

【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习的基础理论、实践技巧以及多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。 课程的目标是让学生掌握深度学习的核心概念，通过实际项目将所学知识应用于解决现实问题，如医疗诊断、自动驾驶和自然语言处理等前沿领域。课程语言是Python，使用的开发框架是Google的TensorFlow，由吴恩达本人亲自授课，两位助教来自斯坦福大学计算机科学系。完成课程后，学生将获得Coursera颁发的深度学习专业证书。 笔记由黄海广博士组织翻译和整理，旨在弥补Coursera官方字幕的不足，方便学员学习。团队不断更新和完善笔记内容，以促进人工智能在国内的普及，且确保不损害原课程和吴恩达的商业利益。 课程强调了深度学习的重要性，将其比喻为现代的电力革命，认为AI将在各行各业发挥关键作用。吴恩达希望通过这些课程，培养全球范围内的AI人才，共同利用深度学习解决全球性的挑战，提升人类生活质量。 课程内容包括但不限于： 1. 深度学习基础：介绍深度学习的基本原理，如何构建神经网络。 2. 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理的网络结构。 3. 递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。 4. 实践项目：包括医疗影像分析、自动驾驶技术、音乐生成等。 5. 深度学习工具和技巧：如优化算法Adam、Dropout正则化、BatchNorm以及权重初始化策略等。 此外，课程还邀请了行业内的深度学习专家分享见解，提供与行业实践相结合的视角，帮助学生将理论知识转化为实际能力。通过这门课程，学生不仅能掌握深度学习的理论知识，还能获得在实际工作中应用深度学习技术的实践经验。

[数据结构(C语言版)].严蔚敏_吴伟民.扫描版.pdf

吴恩达机器学习课程课后习题资料和代码资料

内容摘要：信号与系统详细手写笔记！！考研期末备考知识梳理+例题写作，自用笔记。有疑问欢迎交流探讨 适用人群：通信，电子信息，专业基础课学习，考研备考 参考教材：信号与系统吴大正 参考课件：信号与系统bilibili郭宝龙 涵盖章节：第一章概述，第二章时域分析，第四章傅里叶变换，第五章拉普拉斯变换，第七章系统函数，主要以连续为主。离散部分与连续类似，后续在数字信号处理课程中会详细进一步学习 电路与信号是电子信息大类专业课的基础与核心，也是大多数院校考研专业课的选择，学号信号，可以为未来打好扎实的基础

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');

本资源主要适合初学者用吴恩达深度学习中第一课第三周作业的算法去解决三元分类问题，内含代码和文档（也可见本人博客《吴恩达深度学习第一课第三周作业及其“三元分类”问题解决》），希望能帮到大家！

吴恩达在自己的推特上发布了一个问题，称自己因为Landing.ai的项目到访很多国家，和非常多的CEO交流过他们的AI策略，想基于此发布一个报告，因此也向大家征集最想了解的问题。

数字信号处理 吴镇扬 课后习题（部分）详解 里面有详细步骤（大部分习题）

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