一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

我们基于手性有效场理论和色散分析的结合，给出了核子电磁形状因子（FFs）的理论参数化。 使用弹性单一性，手性pion-核子振幅和类似时间的pion FF数据，可以计算出两点子剪切的等矢量谱函数。 有效极点描述了更高质量的等矢量和等标量t通道状态，有效极的强度由求和规则（电荷，半径）固定。 直到Q2〜1 GeV $ ^ {2} $为止，与类空质子和中子FF数据都达到了极好的一致性。 我们的参数化提供了适当的分析能力和理论不确定性估计，可用于低Q2 FF研究和质子半径提取。

DRAFT MIPI Alliance Specification for Camera Serial Interface 2 (CSI-2) Version 1.01.00 r0.05 15-Dec-2009英文版翻译的(最新版2.1没有搜到)，虽然不准确但是可以参考参考

最近学习《html5程序设计第二版》，用到的源码，分享给大家，绝对是第二版的哦！

带负载转矩前馈补偿的永磁同步电机FOC 1.采用滑模负载转矩观测器，可快速准确观测到负载转矩。 赠送龙伯格负载转矩观测器用于对比分析。 2.将观测到的负载转矩用作前馈补偿，可提高系统抗负载扰动能力； 提供算法对应的参考文献和仿真模型，支持技术解答。 拿后赠送PMSM控制相关电子文档。 仿真模型纯手工搭建，不是从网络上复制得到。

由于葛泉矿煤层底板受大青灰岩和奥陶系灰岩含水层的威胁,为保护工作面回采时底板不受突水危害,采用KJ959微震监测系统对11913运输大巷及周边区域布置拾震传感器进行实时监测,监测回采工作面底板下"三带"裂隙发育情况,并通过定位标定炮位置研究了巷道微震监测定位的准确性。

DeepAccNet.py 描述的 DeepAccNet 的 Python-PyTorch 实现 此方法将使用称为 l-DDT（局部距离差异测试）的度量来估计您的蛋白质模型的效果。 usage: DeepAccNet.py [-h] [--modelpath MODELPATH] [--pdb] [--csv] [--leaveTempFile] [--process PROCESS] [--featurize] [--reprocess] [--verbose] [--bert] [--ensemble] input ... Error predictor network positional arguments: input path to input fold

1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

使用pytorch写的mobilenet v2代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，详细注释了神经网络的搭建过程

LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 face verification算法的性能。