利用ART算法重建图像,为源代码,可移植到其他语言中,只给出核心代码
2019-12-21 20:06:52 990B ART 图像重建 matlab
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Art-Net测试工具。这工具可以测试标准Art-Net设备,Art-Net转DMX512,或读取Art-Net设备的一些相关信息
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Amazon上的5星级图书,对优化系统非常有帮助
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舞台灯光 灯光 灯光控制通讯协议artnet sdk 开发包很难找,里面有一个示例,
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Getting Things Done - The Art Of Stress-Free Productivity.pdf
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上传为一个完整nodejs使用express完成的学生管理系统,主要使用nodejs技术实现对json文件中存储的学生信息进行增删改查(没有数据库),并使用art-template实现客户端渲染,系统源代码中包含模块化编程思想,含有详细的注释,适合于初学者学习nodejs模块化开发使用,对于已有编程基础者,可提供一定编程思想。在nodejs环境下,执行node app.js 可实现系统运行。
2019-12-21 19:48:46 1.37MB nodejs expres crud art-te
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Contents Preface xv Prologue: A machine learning sampler 1 1 The ingredients of machine learning 13 1.1 Tasks: the problems that can be solved with machine learning . . . . . . . 14 Looking for structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 Evaluating performance on a task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2 Models: the output of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Geometric models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Probabilistic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Logical models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Grouping and grading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.3 Features: the workhorses of machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Two uses of features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Feature construction and transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Interaction between features . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 1.4 Summary and outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 What you’ll find in the rest of the book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2 Binary classification and related tasks 49 2.1 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 ixx Contents Assessing classification performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 Visualising classification performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.2 Scoring and ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 Assessing and visualising ranking performance . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Turning rankers into classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 2.3 Class probability estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Assessing class probability estimates . .
2019-12-21 19:43:12 9.49MB 机器学习 machine learning
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不多说,关注的人不多,OO设计方面的,找它的人自然懂。
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