1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

提出了一个框架来全面描述强子对撞机的共振双光子现象学。 它可用于对实验数据进行全面的模型无关的解释。 在总体框架内，很少有基准情景被定义为代表各种现象学选择和/或有动机的新物理情景。 通过重现可用的实验结果，通过对750 GeV过量进行表征来说明其用法。

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在介绍模糊控制基本原理及模糊控制器设计与分类的基础上，推导出一种简化PID型模糊控制器。为了验证简化PID型模糊控制器的性能，将其与PD及 PI型模糊控制器进行比较。其仿真结果最后表明，在控制器参数选取相同的情况下，简化PID型模糊控制器的性能要优于PD型和PI型模糊控制器。

适用于SMILES（简化的分子输入行输入系统）文件的3D渲染应用程序 用于教育和示范目的。 应用程序接受，使用方法将SMILES字符串从文件转换为具有坐标的，应用程序利用库（）显示3D复合模型。 在开发过程中，我发现不是真正JavaScript库，也不是JQuery插件，并且由于我没有时间将其重写为Vue.js组件，因此我最终将其构建改版为Vue。 js应用。 一些主要功能： 用。渐进式JavaScript框架。 演示与交互。 利用进行3D模型渲染。 有验证步骤，仅接受有效的SMILES文件。 在所有浏览器（包括移动设备）上都很好用！ （感谢响应式网页设计） 支持多个文件的转换和渲染。 具有拖放功能。 使用SASS / SCSS进行样式设置。 已经彻底注释了代码。 演示 感谢，可以在实时演示。 手机浏览器问题 虽然该应用程序具有自适应设计，并且可以适应从最小的iPho

10、电路综合-基于简化实频的宽带匹配电路设计方法 参考： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134138774?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134138774%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

电路综合-基于简化实频的SRFT微带线切比雪夫低通滤波器设计Matlab分析源码 https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134071429?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134071429%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

HP StorageWorks模块化智能阵列（MSA）家族采用简单、经济、业界领先的技术，提供卓越的存储性能，同时增强投资保护。这些功能强大的解决方案为直连环境、小型集群、入门级和中档SAN环境提供性价比最佳的特性。每款解决方案均为实现最大传输速率、降低管理成本及加快投资回报而设计，可支持灵活的平台和高级数据保护特性。

HP StorageWorks模块化智能阵列（MSA）家族每款解决方案均为实现最大传输速率、降低管理成本及加快投资回报而设计，可支持灵活的平台和高级数据保护特性。其中，HP StroageWorks MSA20、30定位于工作组应用，使用智能阵列技术的高性能，可用于内部/外部存储；MSA500与MSA1000定位于分支机构应用，具有简单、经济、容错智能阵列技术，能提供集群和共享存储，支持直接连接到SAN（DtS）转换，具有很好的性价比与可用性。