matlab神经网络43个案例分析 共分43个章节,每个章节包含独立的算法源码及数据文件,涵盖神经网络常用算法,适合神经网路初学者进行参考、学习、借鉴。
2024-05-23 15:18:33 11.86MB 神经网络 matlab
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紧抓考生痛点,按照短期、速效、重点突出的原则,课件中直接给出知识点的出题形式,让您在短时间内抓住考试要点,顺利通过网络工程师下午案例分析考试。掌握考察点包括:交换机配置、路由器配置、防火墙配置、VLAN配置、NAT配置、ACL配置、园区网设计、网络规划与设计、WWW配置、DNS配置、IIS配置、Email服务器搭建、DHCP服务器搭建、FTP服务器搭建、动态路由配置、移动网配置等。
2024-05-05 00:42:45 16.8MB
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yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示: 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; 基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构; Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构; Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述,有需要的朋友可以下载学习。
2024-05-02 16:22:56 6.5MB 目标检测 yolov5 人工智能
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本资源为系统集成项目管理工程师考试(软考)2022年真题,包含答案与详细解析。每卷共分为两科,成绩均 ≥45 即通过考试: 1. 综合知识(选择题 75 道,75分) 2. 案例分析(问答题 4 道,75分) 计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(以下简称计算机软件资格考试)是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试(简称软件考试)的完善与发展。计算机软件资格考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试,其目的是科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。工业和信息化部教育与考试中心负责全国考务管理工作,除台湾地区外,计算机软件资格考试在全国各省、自治区、直辖市及计划单列市和新疆生产建设兵团,以及香港特别行政区和澳门特别行政区,都建立了考试管理机构,负责本区域考试的组织实施工作。计算机软件资格考试在全国范围内已经实施了二十多年,近十年来,考试该考试由于其权威性和严肃性,得到了社会各界及用人单位的广泛认同,并为推动国家信息产业发展,特别是在软件和服务产业的发展,以及提高各类信息技术人才的素质和能力中发挥了重要作用。
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自动驾驶事故案例分析
2024-04-15 13:11:35 2.17MB
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 网络资源,美赛数学建模可自用,免费分享出来。 美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM),简称“美赛”,由美国数学及其应用联合会主办,是最高的国际性数学建模竞赛,也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛,一般也指数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。
2024-03-19 14:20:12 11.77MB 神经网络 matlab
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本资源为系统集成项目管理工程师考试(软考)2023年真题,包含答案与详细解析。每卷共分为两科,成绩均 ≥45 即通过考试: 1. 综合知识(选择题 75 道,75分) 2. 案例分析(问答题 4 道,75分) 计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(以下简称计算机软件资格考试)是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试(简称软件考试)的完善与发展。计算机软件资格考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试,其目的是科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。工业和信息化部教育与考试中心负责全国考务管理工作,除台湾地区外,计算机软件资格考试在全国各省、自治区、直辖市及计划单列市和新疆生产建设兵团,以及香港特别行政区和澳门特别行政区,都建立了考试管理机构,负责本区域考试的组织实施工作。计算机软件资格考试在全国范围内已经实施了二十多年,近十年来,考试该考试由于其权威性和严肃性,得到了社会各界及用人单位的广泛认同,并为推动国家信息产业发展,特别是在软件和服务产业的发展,以及提高各类信息技术人才的素质和能力中发挥了重要作用。
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2009-2023系统集成项目管理工程师历年真题(含上午题、案例分析)试题和答案解析 中级系统集成项目管理工程师全套历年真题
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应用时间序列预测构建模型,关于1900-1998年全球7级以上地震发生次数数据的案例分析 适合初学者,有详细的代码解释,对数据进行白噪声检验,自相关、偏相关图的查看方法及其中蕴含的意义,以及通过观察模型,构建ARMA模型,进行多次拟合,选取最合适的,进而进行时间序列预测,得到相关的置信区间,以及图例,可以明确方便的观察未来的趋势。
2024-01-12 11:08:21 2KB 应用时间序列 R语言 地震数据
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