该代码是MATLAB的原始Fortran代码的MATLAB改编，该代码最初在唐纳德·帕斯夸莱·里扎塔（Donald Pasquale Rizzetta）的博士学位论文“通过压缩和膨胀角的二维粘性超音速和高音速流的渐近解”中找到，网址为： https://etd.ohiolink.edu/!etd.send_file?accession=osu1487001556866613&disposition=inline 如果外部压力梯度恒定的条件放宽，边界层方程可用于模拟流动分离。 该代码针对比例缩放的坡度梯度，求解了适用于三层甲板边界层模型的内层的边界层方程。 后处理文件需要cmocean和export_fig，位于： https://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/57773-cmocean-perceptually-unifor

面膜检测-深层神经网络-三重解决方案 遮罩检测问题的三种解决方案，第一种以卷积神经网络的形式呈现，第二种以全连接神经网络的形式呈现，第三种以传递学习神经网络为基础。它们是通过Tensorflow Keras实现的。 背景 该报告介绍了遮罩检测问题及其解决方案。 它包含描述三种不同神经网络的三种配置：第一种是完全连接的网络。 第二个是基于转移学习的网络，第三个是卷积神经网络。 在此报告中，您将找到使用上述模型和其他信息（例如图形，代码行屏幕截图，损失与验证以及其他有助于理解我们的项目的ML概念）解决此问题的完整过程。 资料说明 用于训练模型的数据包含10,000张图像，其中一半显示一个戴着口罩的人，另一半显示未蒙面的人。我们使用的数据包含一个验证集，包含1,000张图片，500张蒙面和500张无遮盖的脸。 第三组用于测试模型，其中包含1,000张图片，500张蒙面和500张非蒙面。 你可以从

Brayton-Rankine-Kalina 联合三循环

数据集下载网址： 。   本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍   该比赛的网址为： ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。比如下面的例子： {   "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",   "spo_list": [     ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],     ["九玄珠", "作者", "龙马"]   ] } 该比赛一共提供了20多万标

简单的快捷方式在后台随意播放澳大利亚的Triple J广播 从chrome轻松流式传输Triple J广播。 不再在后台跟踪选项卡/窗口！ 双击以查看当前的曲目信息。 非官方粉丝创建了应用。 支持语言:English

基于Atanassov直觉模糊集的近似I的Triple I方法

Triple-Speed Ethernet(tse)FPGA软核MAC官方实例 http://blog.csdn.net/xgbing/article/details/8557144

在绘图区用鼠标点上点，然后在按钮区从左到右分别进行“自然边界条件”“二阶导数边界条件”“一阶导数边界条件”“三次样条曲线拟合1”“三次样条曲线拟合2”。自己编的一个很好玩的GUI程序，在这里给大家分享。对代码有任何疑问欢迎私信联系我。如果喜欢的话，别忘了回头评个分哦~