[其它] 智能无线电技术：详解软件无线电（SDR）架构

说明：软件无线电（SDR）最初的概念是一种通信技术或者体系结构，而现在SDR，确切地说是软件定义无线电，更接近一种设计方法或者设计理念。软件无线电在理论上有着良好的应用前景，实际应用中却受到软、硬件工艺或者处理能力的限制，但是基于软件无线电概念基础上的软件定义无线电技术却越来越受到人们的重视。在2001年10月份举行的ITU－8F会议上，软件定义无线电被推荐为未来无线通信极有可能的发展方向。软件定义无线电的功能需求包括重新编程及重新设定的能力、提供并改变业务的能力、支持多标准的能力以及智能化频谱利用的
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[其它] 一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法

说明：一种自适应模型构造的层次决策图贝叶斯优化算法
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[其它] 美军面向LVC联合训练的技术发展

说明：本文主要介绍了LVC训练需求、仿真体系结构发展分析、多系统互联的技术问题、JLVC联邦模型及组成、JLVC联邦的问题。来自于微信默识沙龙,由火龙果软件Anna译、推荐。LVC环境下训练已经成为美军联合训练的主要方式，而JLVC联邦是支撑LVC训练的主要方式，也是美国训练转型战略的核心内容。在综合分析美国对LVC训练需求、现有训练仿真体系结构及特点、多系统互联仿真技术及系统结构的基础上，重点研究了JLVC联邦的概念模型组成、JLVC联邦支持联合训练面临的挑战，以及基于云使能模块化服务（CEMS）的
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[其它] 基于AutoSAR架构的CAN通讯简介

说明：随着汽车电子化与自动驾驶的发展，AutoSAR汽车开放式系统架构得到越来越多的重视与应用。继之前对AutoSAR进行简介之后，本文进一步深入对基于AutoSAR的CAN通讯进行介绍。如下图1所示为常见AutoSAR基础框架，其中红框部分为与通讯相关的部分，包括LIN、CAN、Eth等。图1AutoSAR基础框架CAN总线通讯取消地址编码的方式，采用消息编码的方式，总线上各个节点都能收到总线发出的消息。各个节点根据ID判断是否为自身所需要的消息进行接收。总线到应用层之间的消息传递以及数据转换过程如
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[其它] 一看就懂-Docker容器化

说明：docker的英文意思是码头工人，意思就是搬运东西的意思，其实这和docker的特点是一样的，docker提供的就是一种容器化搬运东西（我们的软件、程序）的过程。docker自己本来是运行在操作系统上一个程序软件，它会提供一个容器环境，使我们的程序独立地运行在容器中，所以说，官方给docker起的这个名字也真是应景。就连图标也是这么生动形象，富有诗意，让人浮想联翩。。。。（这是去幼儿园的车，还没有拐进大学城）试想下边这样一个场景：当我们把我们的web网站做成分布式的时候，我们就要加服务器，然后在
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[其它] 汉语语义依存分析

说明：语义依存分析建立在依存理论基础上,是一种深层的语义分析理论。同时融合了句子的依存结构和语义信息,更好地表达了句子的结构与隐含信息。在许多高层次的研究和应用上,语义依存分析都大有用武之地。语义依存分析主要面临两方面的难题,一是语义体系的确定,其次是自动语义依存分析算法。将重点从语义体系的确定以及自动语义依存分析算法的角度上对语义依存分析进行系统的介绍。
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[其它] 边缘检测（各类边缘算子）以及角点检测python

说明：边缘检测：1.Roberts算子2.Prewitt算子3.Sobel算子4.Laplacian算子5.Canny函数代码如下：结果图如下RobertsprewittLaplaciancannySobel_vsobel_h设计检测具有特定角度边缘的算子；检测具有45o角的边缘的3×3算子；检测具有45o角的边缘的5×5算子；这里我使用的是prewitt模板3x3代码如下：5x5代码如下角点检测这里是对原图及它旋转变换后的图像进行角点检测图像如下原图：角点检测后：旋转后的角点检测：使用cv2.goo
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[其它] Python：Python可以正常工作-源码

说明：Python：Python可以正常工作
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[其它] 无线多跳网络结合功率控制的物理载波侦听分析模型

说明：载波侦听阈值的选取对无线多跳网络MAC层的协议性能有着重要影响.已有研究中忽略了确认报文、累积干扰在不同的载波侦听阈值下对系统性能的影响,并在分析中夸大了隐藏节点所导致的信道冲突.针对上述问题,提出了一种结合功率控制的物理载波侦听分析模型.该模型以网络整体性能为优化目标,对全网的累积干扰与空间复用度进行分析,给出节点的平均信道容量.此外,对信道状态建立马尔可夫链模型,提出了4类载波侦听范围内发生的信道冲突以及两类全网累积干扰所引发的信道冲突.分析上述各类冲突对信道利用率的影响,并结合节点的平均信
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[其它] SiameseNetwork（应用篇5）：孪生网络用于跟踪CVP

说明：comment：利用孪生网络的匹配能力进行跟踪，这种思想不难想到。跟踪的很大的一个分支就是基于目标检测（匹配）的跟踪。在以后相当长的一段时间里，基于孪生网络的跟踪方案并解决长时间（long-term）问题一定是跟踪领域的热点。但相比于DCF及其衍生的CNN-DCF优秀的跟踪性能，Siamese还有相当长的路要走。一方面，基于匹配的跟踪何如引入时间场效应（temporalsmooth）？如何引入attention机制将是难点。此外，如果想成为一种普适性的方法，很显然网络不能太复杂太深，否则时效性不
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[其它] SiameseNetwork(应用篇1)：孪生网络特征用于图像匹配

说明：在计算机视觉应用领域，如运动结构分析、多视图3D重建、图像检索和基于图像的地位，图像匹配都扮演了重要的角色。在这篇文章中，我采用卷积神经网络表达相似图像对和不相似图像对的特征，然后采用欧拉距离测量特征矢量并估计相似度。其中，我采用的是类似于孪生网络的结构提取特征向量。在此之前，孪生网络已经成功运用到了图像的局部匹配领域和人脸对比验证，但是还没有应用于图像的大规模匹配。我通过大量实验验证，提出的图像匹配方法的性能远高于基线算法。这还是在我标注的标签质量很差的情况下，如果数据量更大，竞金标准更好，我
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[其它] hyattvalue：找到最佳的hyatt点可解决问题-源码

说明：在本地安装Postgres。 使用默认设置获取本地开发服务器的证书和密钥。 npm run properties来水合属性npm run dates以获取实际日期的定价数据
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