基于Matlab的迁移学习技术用于滚动轴承故障诊断，振动信号转图像处理并高精度分类,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统：高准确率，简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,关键词：Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 振动信号转换; 二维尺度图; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统：振动信号二维化与Squeezenet应用

Matlab迁移学习算法助力轴承故障诊断：准确率高达98%，附带详细注释的程序,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统：高准确率，简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 一维振动信号转换; 二维尺度图图像; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统：振动信号二维化与Squeezenet应用

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用VC2013开发的人脸逐帧检测程序，采用了深度计算模型MTCNN的核，准确率95左右，调参较好的话，已经达到了商用层面，为了获取下载券下载其他东西，压箱底的代码倾情奉献罗

基于数值模拟的高准确五步相移算法研究的程序-bianhuaquxian.fig 以下是《基于数值模拟的高准确五步相移算法研究》论文中的一个程序，自己编写的，供大家参考 clear xxx=0:pi/20:2*pi; %相位 ppp=0.035:0.0075:0.335;  %反射率 e=pi/2; A=8; A0=A^2; p1=0.35; %干涉信号 [xx,pp]=meshgrid; for i=1:41 for j=1:41 x=xx; p=pp; shi_fenzi=*; shi_fenmu=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; x11=x-2*e;x1=x11; x22=x-e;x2=x22; x33=x;x3=x33; x44=x e;x4=x44; x55=x 2*e;x5=x55; I=A0*/shi_fenmu); shi_fenmu_1=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_2=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_3=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_4=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; shi_fenmu_5=1 p*p1-2*[p*p1*cos]^1/2; I1=A0*/shi_fenmu_1); I2=A0*/shi_fenmu_2); I3=A0*/shi_fenmu_3); I4=A0*/shi_fenmu_4); I5=A0*/shi_fenmu_5); %忽略光的多次反射 I_0=A0*^2-2**^1/2*cos); I_1=A0*^2-2**^1/2*cos); I_2=A0*^2-2**^1/2*cos); I_3=A0*^2-2**^1/2*cos); I_4=A0*^2-2**^1/2*cos); I_5=A0*^2-2**^1/2*cos); %两者比较 cha_I1=I1-I_1; cha_I2=I2-I_2; cha_I3=I3-I_3; cha_I4=I4-I_4; cha_I5=I5-I_5; cha_x=sin*-2*cha_I3 cha_I5)/4 cos*-cha_I4)/2; cha_diff=cha_x/; [R,Q]=size; end end surf grid,xlabel,ylabel,zlabel

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用户行为埋点是用来记录用户在操作时的一系列行为，也是业务做判断的核心数据依据，如果缺失或者不准确将会给业务带来不可恢复的损失。闲鱼将业务代码从Native迁移到Flutter上过程中，发现原先Native体系上的埋点方案无法应用在Flutter体系之上。而如果我们只把业务功能迁移过来就上线，对业务是极其不负责任的。因此，经过不断探索，我们沉淀了一套Flutter上的高准确率的用户行为埋点方案。 先来讲讲在我们这里是如何定义用户行为埋点的。在如下用户时间轴上，用户进入A页面后，看

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本车牌识别代码基于Matlab开发，识别准确率高，能够准确识别出不同远近，不同模糊程度的车牌。