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yolov8的训练权重,适用于在官网上下载yolov8权重较慢的情况,包含n, m ,s 三个量级的权重。 为了帮助各位小伙伴,希望能对各位小伙伴们起到一些帮助,后面如果小伙伴们需要什么资源,可以私信我
2023-05-15 17:18:19 71.41MB yolov8 人工智能 深度学习
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Word2Vec 模型word2vec-google-news-300。在 Google News 数据集上训练完成的 Word2Vec 模型,覆盖了大约 300 万的词汇和短语。该模型是利用了整个 Google News 大约 1000 亿个词的语料训练而成!由于文件太大,将压缩包分成了10个部分。
2023-05-05 18:18:55 180MB 自然语言处理 预训练模型
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[SSD-300 VGG-based] | VOC07+12+COCO trainval | VOC07 test | 0.817 | - |原文中指定模型
2023-04-30 11:09:48 93.96MB SSD预训练模型 300*300
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inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径:C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用
2023-04-29 13:57:27 77.09MB Keras 预训练 模型 权值文件
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word2vec训练模型,gensim做的
2023-04-19 20:41:41 267.66MB word2vec 预训练模型 维基百科
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分布式无线通信系统中协同传输编码方法研究,杨军,张正孝,提出了一种分布式无线通信系统中协同传输联合编码方法,以改善小区用户因信道质量恶化导致系统接收性能下降的问题。在该方法中
2023-04-18 12:06:23 335KB 多点协同传输
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在现代通信中,发射机的射频功放大多是非线性的,而且这往往就是系统非线性的主要来源。功放的非线性会给系统带来很多负面的影响,使整个系统的性能降低很多,因此,现代的调制技术对系统的线性化程度要求也越来越高,如何克服功放的非线性,提高系统的线性化程度,就成了通信领域的一个重要课题和研究热点。提高系统线性有很多方法,失真技术是当前,实现最方便,成本最低也是发展最快、最有前途的技术之一。失真技术是通过在功放前构造非线性失真的逆特性,来实现线性化的目的;并通过比较系统输出和理想期望响应之间的差值,来自适应更新逆模型的参数,从而更好的调试功放的输出,以适应功放的非线性漂移。随着失真理论研究的深入和数字技术的不断成熟,数字失真技术的发展非常迅速。本文论述了功放的非线性和失真技术的理论,重点研究了适用于该场合的自适应算法,并对算法进行了仿真;用verilog设计了自适应数字基带失真器,写出了寄存器传输级代码,并进行了仿真和综合。本文第一章简要介绍了失真技术的相关背景;第二章论述了功放非线性的相关内容;第三章归纳了克服功放非线性的多种方法,重点介绍了失真的技术和理论,给出了相关算法,并通过matlab仿真验证了自适应算法的正确性和失真的有效性,这是本文的理论基础和依据;第四章数字基带失真技术,并对此做了概括说明;第五章详细阐述了重点模块的总体设计思想、电路组成结构、实现技巧和实现的关键点等,这是全文的重点;给出了仿真结果和综合结果,并在此基础上作出了结论。本文设计的失真器具有以下特点:流水线设计,使得系统可以在较高的频率稳定的工作。最高工作频率可达153MHz。支持基带输入信号有正有负,最多可带8位小数(二进制),即精度可以达到2561。资源节省,普通FPGA即可支持。从仿真结果和综合结果可以看出,本文所设计的失真器,功能正确,实际效果也比较理想,同时兼顾了资源和速度的平衡,系统的各项性能指标均达到了一定的实际应用的要求。
2023-04-14 17:23:39 17.77MB 射频通信
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天线选择代码matlab MIMO最佳编码器选择 这是用于仿真的MATLAB代码。 具有最大似然检测的空间复用多输入多输出系统的最佳编码器选择:利用球面解码的概念 摘要:本文提出了一种在接收器处具有最大似然检测的空间多路复用(SM)多输入多输出(MIMO)系统中用于优化编码器选择的高效计算实现技术。 先前为次优的编码器选择开发的技术基于编码器自由距离的下限以减少处理时间。 然而,当空间流的数量接近接收天线的数量时,这些技术的使用导致错误性能的显着下降。 同时,为了达到最佳性能,可以采用传统的最佳编码器选择技术。 但是,由于穷举搜索,处理时间较长。 因此,在本文中,我们提出了一种编码器选择技术,该技术可保持最佳性能,而不会像传统的最佳编码器选择那样花费大量的处理时间。 可以通过以下方式减少处理时间:(1)利用正交幅度调制(QAM)星座图的对称结构,从而减少了搜索空间; (2)采用球形解码(SD)的概念; (3)取消SD的最后阶段; (4)以选择性的方式执行类似SD的处理。 通过仿真确定了所提技术实现的最佳性能和处理时间的减少。 执照 该软件根据以下引用获得许可。 延世大学
2023-04-11 22:05:02 68KB 系统开源
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卷积神经网络 Python tensorflow keras CNN VGG16 imagenet 训练权重 人脸识别分类 训练集测试集评估准确率 maxpolling dropout jupyter notebook numpy pandas 数据分析 数据挖掘 深度学习 机器学习 人工智能
2023-04-11 20:51:39 47.9MB 深度学习 cnn 卷积神经网络 数据挖掘
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