YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。 YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为歼毁含回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。 YOLO 算法余轮采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。 这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。 YOLO 算法由各种变体组成。

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Mnist手写数据集，包含训练集与测试集，与博客中深度学习专栏可配套学习使用

stk卫星仿真软件学习最全资料 读者经过大量时间进行查找，包括了stk软件使用过程、stk软件与matlab互联，希望能帮助到大家学习 卫星工具软件STK(Satellite Tool Kit，STK)是航天领域中先进的系统分析软件，由美国分析图形有限公司(Analytical Graphics Inc, AGI)研制，用于分析复杂的陆地、海洋、航空及航天任务。它可提供逼真的2维、3维可视化动态场景以及精确的图表、报告等多种分析结果。支持卫星寿命的全过程，在航天飞行任务的系统分析、设计制造，测试发射以及在轨运行等各个环节中都有广泛的应用，对于军事遥感卫星的战场监测、覆盖分析、打击效果评估等方面同样具有极大的应用潜力。 STK起初多用于卫星轨道分析，最初应用集中在航天、情报、雷达、电子对抗、导弹防御等方面。但随着软件不断升级，其应用也得到进一步的深入，STK现已逐渐扩展成为分析和执行陆、海、控、天、电(磁)任务的专业仿真平台。目前，世界上有超过450家大型公司、政府机构、研究和教育组织正在使用STK软件，专业用户超过3万人。STK正在许多商业、政府和军事任务中发挥越来越重要的作用

模型的封装 当设计的saber仿真系统比较大时，为使系统各部分功能清晰直观，可以采用层次化设计方法，将具有莫一功能的原理图封装起来用一个symbol代替 下面以三相电源的封装为例说明层次化的设计方法

Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

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