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教育信息化背景下化学高效课堂建构策略分析.docx

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采样就是采集模拟信号的样本。通常采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样是下采样的逆过程，也称增取样或内插。     本文介绍一种使用Virtex-6器件和WebPACK工具实现实时四倍上采样的方法。     许多信号处理应用都需要进行上采样。从概念上讲，对数据向量进行M倍上采样的简单方法是用实际频率分量数的（M-1）倍个零填充数据向量的离散傅里叶变换（DFT）[1]，然后将零填充向量转换回时域[1,2]。但这种方法计算量很大，因此不能在FPGA内部高效

联合学习（PyTorch） 香草联合学习论文的实施：。 在MNIST，Fashion MNIST和CIFAR10（IID和非IID）上进行了实验。 在非IID的情况下，用户之间的数据可以相等或不相等地分割。 由于这些实验的目的是说明联合学习范例的有效性，因此仅使用诸如MLP和CNN的简单模型。 要求 从requirments.txt安装所有软件包 Python3 火炬 火炬视觉 数据 手动下载训练和测试数据集，否则它们将自动从Torchvision数据集下载。 实验在Mnist，Fashion Mnist和Cifar上进行。 要使用自己的数据集，请执行以下操作：将数据集移动到数据目录，并在pytorch数据集类上编写包装器。 运行实验 基线实验以常规方式训练模型。 要使用CPU在MLP上对MNIST运行基线实验，请执行以下操作： python src/baseline_ma

这些程序是为二进制和十进制整数之间的快速转换而开发的（Matlab的其他用户也有其他程序处理分数）。 当二进制数是向量形式而不是字符串时，它们会很有用。 b2d 采用数组形式的二进制数并计算等效的十进制数。 没什么特别的，但作为需要在计算开销方面高效的程序的一个组件，它非常有效。 d2b 是对称程序，取一个十进制数并以数组的形式提供等效的二进制数。 用法：y = b2d(x), y = d2b(x)

python3.7通过导入pdf文件路径实现转word文档形式，前提是自己需要安装pdfminer3k和python-docx两个库

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差分法是将基准站采集到的载波相位发送给移动站，进行求差解算坐标，也称真正的RTK。