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使用python对照片进行卡通化
使用python对照片进行卡通化
2024-04-20 20:39:57
3KB
python
图像处理
1
百度全景静态图获取工具(含使用手册)
百度全景静态图获取工具(含使用手册)
2024-04-20 20:05:02
129.05MB
1
群晖nas手册中文
群晖nas的使用手册,手册里面详细介绍了怎样操作群晖nas
2024-04-20 16:43:16
3.42MB
nas
使用手册
1
使用vc打开图片文件支持格式(BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD)
使用vc打开图片文件支持格式(BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD)含vc源代码,可编译执行的exe
2024-04-20 13:49:01
540KB
打开图片文件
多个格式
1
Spark安装和使用
如果你的计算机上已经安装了Hadoop,本步骤可以略过。这里假设没有安装。如果没有安装Hadoop,请访问Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04,依照教程学习安装即可。注意,在这个Hadoop安装教程中,就包含了Java的安装,所以,按照这个教程,就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装。
2024-04-18 20:49:00
127KB
hadoop
spark
1
大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip
大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的51单片机实验代码,全部使用汇编语言编写.zip 大学用Keil编写的
2024-04-18 19:35:42
2.91MB
51单片机
1
.NET Framework 4.5 安装插件不受新版Visual Studio 的限制,VS 2022也能过使用
.NET Framework 4.5 安装插件不受新版Visual Studio 22的限制,VS 2022也能过使用。 后缀名字修改为.zip 解压后得到里面的内容,将解压得到的v4.5文件夹 复制到 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework 直接覆盖替换文件夹和文件即可
2024-04-18 16:32:12
18.77MB
.net
visualstudio
1
PLC控制步进电机脉冲信号发生器(原理图+使用说明+程序源码等)-电路方案
此板采用STC15F104W单片机为核心,编程输出方波脉冲,用来控制步进电机驱动器。以控制步进电机速度。电路板支持单片机控制和PLC控制。输入控制信号支持NPN信号和PNP信号。 PLC控制步进电机脉冲信号发生器实物标注: 特点: 1、单路信号输出。 2、输出占空比约为百分之五十的方波波形 4、输出频率由按键调节,加速 减速按键控制 5、输出频率范围1~4KHZ(40种脉冲频率调节) 6、输出电压(直流5V) 7、输出电流225毫安(MAX) 8、上升/下降时间100 ns 应用举例: 附件内容截图: 实物购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c.w40...
2024-04-18 15:50:11
3.81MB
信号发生器
步进电机
plc控制
电路方案
1
MATLAB 语音情感识别,包含四种识别系统,分别使用KNN,SVM,神经网络,特征降维实现,每一套均可正常运行
本资源包含了四套独立的代码实现,旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN(K-最近邻算法)、SVM(支持向量机)、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行,为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现:利用K-最近邻算法,通过分析和比较语音样本的特征,来识别情感状态。 SVM实现:通过支持向量机模型,对语音样本的特征进行分类,以准确判断情感。 神经网络实现:采用深度学习方法,构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现:使用算法降低数据维度,以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写,易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习,特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意,其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下,如果运行其他三套代码报错,请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码,对于初学者很有帮助! 如果对你有帮助,还请点赞或者评论,谢谢!!
2024-04-18 14:57:05
18.55MB
matlab
支持向量机
神经网络
1
使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测
使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测,拥有摄像头,图片,视频检测三大模块。
2024-04-18 14:51:54
14.81MB
pyqt
目标检测
1
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