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求解其次、非
齐
次线性方程组解的fortran代码
利用迭代的思想求解线性方程组,适用于
齐
次和非
齐
次的情况,并附上了运行测试代码,能够支持三种情况的方程组求解,并与正确结果进行比对,基本一致,在小数点后位有些许差异。
2022-11-27 19:24:57
2KB
线性方程组求解
Fortran
线性代数
1
基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集
基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配的实体对
齐
任务数据集基于字符串匹配
2022-11-22 15:29:34
128.29MB
matble
机器学习
自然语言处理
联合人脸检测与对
齐
:使用多任务级联卷积网络的Caffe和Python实现联合人脸检测和对
齐
联合面检测与对准 使用多任务级联卷积网络的Caffe和Python实现联合人脸检测和对
齐
。 建立 设置环境并将C ++层代码复制到Caffe的源代码树。 $ export PYTHONPATH=/path/to/Joint-Face-Detection-and-Alignment:$PYTHONPATH $ export CAFFE_HOME=/path/to/caffe $ sh layers/copy.sh 按照其文档编译Caffe。 准备数据 下载数据集 , 和 。 将它们放在如下所示的数据目录中。 data ├── CelebA │ └── img_celeba ├── fddb │ ├── FDDB-folds │ ├── images │ │ ├── 2002 │ │ └── 2003 │ └── result │ └── images └── WIDER ├── wider_face_split ├── WIDER_test ├── WIDER_train └── WIDER_val 我已经编
2022-11-20 12:03:01
15.95MB
python
caffe
cpp
mtcnn
1
齐
齐
asp单机游戏下载站.zip
齐
齐
asp单机游戏下载站.zip
2022-11-18 19:27:53
894KB
游戏开发
AS SSD Benchmark固态硬盘4k对
齐
读写测试
AS SSD Benchmark固态硬盘性能测试工具 ,用于安装SSD后调试4k是否对
齐
测试固态的读写速度 等性能 免安装 直接运行 安全可靠
2022-11-17 20:32:46
399KB
固态SSD读写测试
4k对齐测试
性能测试
免安装
1
工业机器人-位姿矢量与
齐
次坐标.ppt
工业机器人技术基础
2022-11-17 11:25:20
1.35MB
机器人
工业机器人
技术基础
Mixly 简介 Mixly(米思
齐
)是一款图形化编程软件 用户可以通过拼接积木块的方式来编写程序 目前为止,Mixly已经支持
Mixly(米思
齐
)是在北京师范大学傅骞博士团队组织开发的一款国内自主研发,且免费开源的图形化编程工具。在国内外都掀起创客教育的浪潮中,傅骞老师认真分析了当前电子领域内的创客教育,并认为“如果不能给学生提供一个足够简单的、不能给教师提供一个容易上手的,不能给各大生产厂商提供一个足够自主的编程工具,所谓的“创”也只能是停留在表面的浮云,风一吹便散。”为了大力贯彻落实创客实验室“自主实践,分享快乐”的教育理念,傅骞老师带领其团队,开发出具有易用性、简单性、功能性、普适性、延续性及生态性等特点的Mixly。
2022-11-14 09:04:22
96.59MB
arduino
ide
1
LS3D-W 人脸对
齐
2D / 3D 数据集数据集
LS3D-W 是个大规模人脸对
齐
标注数据集,由诺丁汉大学计算机视觉实验室创建。人脸图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB,人脸对
齐
采用68点标注法,一共包含了大约 230,000 人脸精准标记图像,通过论文《How far are we from solving the 2D \ 3D Face Alignment problem?》中的方法生成。
2022-11-08 20:09:41
2GB
人脸对齐
人脸识别
人脸检测
机器视觉
科研数据
1
等效转轴和等效转角-机器人的数学基础
齐
次变换矩阵及其运算
等效转轴和等效转角 给定旋转矩阵 ,求对应的等效旋转轴 和等效转角 设 , 令 上海电机学院 机械学院
2022-11-04 10:58:56
4.11MB
机器人学基础
1
HTML如何对
齐
多个表单中的文本框的实现
表单代码如图,还没有加入样式表,表单没有对
齐
,比较难看,但是HTML又没有提供表单对
齐
的标签或功能。 html源代码: <!DOCTYPE html> <html lang=en> <head> <meta charset=UTF-8> <title>massage-board</title> </head> <body> <form action=board.php>
title:
<inp
2022-11-02 22:39:10
80KB
文本框
表单
1
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