全区预拌商品混凝土企业负责人培训课件.docx

近年来MIMO技术在电力线通信(PLC)领域受到广泛的关注，可在不增加带宽的基础上提升系统比特速率和频谱利用率。针对传统迫零预编码算法求逆运算复杂度太高的问题，提出一种基于双边雅克(Two-Sided Jacobi，TSJ)奇异值分解(SVD)的预编码算法，可有效降低计算复杂度。首先构造实对称矩阵，然后通过双边雅克比变换对该矩阵进行对角化，最后引入泰勒级数展开以简化计算过程。仿真结果表明，在不损失计算精度的情况下，所提算法能有效改善系统误码率性能。

EfficientNet-b0 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开高效netb0.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 该mlpkginstall文件可用于R2020b及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净 = 高效netb0(); % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DarkNet-53 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分类

DenseNet-201 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从操作系统或从MATLAB内打开densitynet201.mlpkginstall文件将启动您所拥有版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2018a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净=密网201（）； % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); % 使用 DenseNet-201 对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和分

AE 脚本 Animation Studio 5 套预设之一 —— 1000 种出入场文字动画效果 Text Library v3.1

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Zebra_MPTT是一个PHP类，提供了修改后的预排序树遍历算法的实现，使您可以轻松地在PHP应用程序中使用MPTT。 它提供了在树中任何位置添加节点，删除节点，在树周围移动和复制节点的方法，以及检索有关节点的各种信息的方法。 Zebra_MPTT使用表锁来确保始终保持数据库完整性，并且并发MySQL会话不会损害数据完整性。 此外，Zebra_MPTT使用一种缓存机制，其结果是，无论脚本的类型或检索操作的数量如何，每次执行脚本时数据库都只能读取一次。

使用PaddlePaddle实现声纹识别的预训练模型，更大数据训练的。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_PaddlePaddle

基于Keras实现的声纹识别预训练模型，大数据训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras

白鹿的工具预设20161105.zip