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搜索资源列表

  1. 卷积码编码与译码，适合于初学者学习之用

  2. 卷积编码与译码，通俗易懂，富有详细的注释，适合于初学者学习之用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：superyangaidong

  1. 仿真（7，5）卷积码在AWGN信道下，BPSK调制时的性能

  2. 仿真（7，5）卷积码在AWGN信道下，BPSK调制时的性能。 仿真中利用了matlab提供的卷积吗编译吗的指令

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：996
    • 提供者：xuanyong850513

  1. 73462688vtbit

  2. 很好的卷积吗程序，用c编写的，希望对大家有用，很好，互相学习

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-11-24
    • 文件大小：142336
    • 提供者：binghuobaobei

  1. 离散卷积程序，试试吗

  2. 离散卷积 c程序 可能有点小问题，不过也差不多

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-01-27
    • 文件大小：1022
    • 提供者：guesthope

  1. Microsoft SQL Server 2008技术内幕：T-SQL查询(第二卷)

  2. 注：分二卷，点击上传者查看第二卷地址。亲，本人纯手工添加了书签哦！！方便阅读 《Microsoft SQL Server 2008技术内幕：T-SQL查询》全面深入地介绍了Microsoft SQL Server 2008中高级T-SQL查询、性能优化等方面的内容，以及SQL Server 2008新增加的一些特性。主要内容包括SQL的基础理论、查询优化、查询算法及复杂度，以及在使用子查询、表表达式、排名函数、数据聚合和透视转换、TOP和APPLY、数据修改、分区表、特殊数据结构等实际应用时会

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2012-10-22
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：lioubiya52

  1. 信息论与编码

  2. 信息论与编码理论。卷积码，相信吗，卷积码，相信吗

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-25
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：lei1108

  1. 维特比译码算法

  2. 可用于卷积吗译码的维特比译码,参考的书上的，可以用于硬盘决也可以用于软判决

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2014-04-03
    • 文件大小：2048
    • 提供者：chiredebingxue

  1. 卷积编译吗

  2. 用C语言实现了卷积的编译吗

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-08-29
    • 文件大小：19456
    • 提供者：wangtao112345

  1. 一些数字信号处理的函数-pr2.m

  2. 一些数字信号处理的函数-pr2.m pr1.m pr2.m pr3.m pr3.m pr4.m pr5.m pr6.m pr7.m pr8.m 八个数字信号处理的程序 实验一   离散时间系统及离散卷积 一、实验目的 （1）熟悉MATLAB软件的使用方法。    （2）熟悉系统函数的 零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。    （3）利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。    （4）熟悉离散卷积的概念，并利用MATLAB计算离散卷积。 三、实验要求

  3. 所属分类：其它

  1. 一些数字信号处理的函数-pr3.m

  2. 一些数字信号处理的函数-pr3.m pr1.m pr2.m pr3.m pr3.m pr4.m pr5.m pr6.m pr7.m pr8.m 八个数字信号处理的程序 实验一   离散时间系统及离散卷积 一、实验目的 （1）熟悉MATLAB软件的使用方法。    （2）熟悉系统函数的 零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。    （3）利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。    （4）熟悉离散卷积的概念，并利用MATLAB计算离散卷积。 三、实验要求

  3. 所属分类：其它

  1. 一些数字信号处理的函数-pr4.m

  2. 一些数字信号处理的函数-pr4.m pr1.m pr2.m pr3.m pr3.m pr4.m pr5.m pr6.m pr7.m pr8.m 八个数字信号处理的程序 实验一   离散时间系统及离散卷积 一、实验目的 （1）熟悉MATLAB软件的使用方法。    （2）熟悉系统函数的 零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。    （3）利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。    （4）熟悉离散卷积的概念，并利用MATLAB计算离散卷积。 三、实验要求

  3. 所属分类：其它

  1. 深度学习卷积神经网络可检测和分类番茄植物叶病

  2. 番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 纠缠微积分可以适用于超多项式吗？

  2. 我们在最近建议的程序中尝试通过拓扑顶点表示结多项式，这可以看作是缠结演算的一种可能方法：我们讨论了两个拓扑顶点的卷积与HOMFLY-之间的关系的Macdonald变形。 4分量链接L8n8的PT不变量，它们都取决于四个任意表示。 关键是这两个都与复合表示中的Hopf多项式有关，而后者又通过复合Schur函数表示。 后者通过不寻常的Koike公式通过偏斜Schur多项式表示。 正是这种分解在麦克唐纳变形下破裂，并且仅在（大N）极限A±1⟶0中恢复。 另一个问题是，在精细情况下，复合表示中的霍普夫

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-25
    • 文件大小：610304
    • 提供者：weixin_38547035

  1. Rice-Doctor:题为“使用卷积神经网络识别和识别水稻病虫害”的论文的原始实施-源码

  2. BUET CSE 472机器学习最终项目 利用卷积神经网络识别和识别水稻病虫害 该项目现在已有3年以上的历史了，尽管我是撰写此项目的人，但我对代码的工作方式一无所知。 我什至不知道它是否有效。 我以为我已经丢失了这个项目，但是几分钟前在我的Google云端硬盘中找到了它。 所以现在我将其上传到Git Hub仅仅是因为我的烦恼无法把它们扔掉，保留了一切性质（也许让我的简历看起来更好吗？）。 这项工作已在一流的期刊上发表（ ）。 我确实设计了实验，编写了此代码库，并报告了结果，但是我对编写手稿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099530

  1. deep_gcns：“ DeepGCN：Tensorflow Repo：GCN可以像CNN一样深吗？” ICCV2019口头https://www.deepgcns.org-源码

  2. DeepGCN：GCN可以像CNN一样深入吗？ 在这项工作中，我们提出了成功训练非常深的GCN的新方法。 我们从CNN借用概念，主要是残差/密集连接和膨胀卷积，然后将其适应GCN架构。 通过广泛的实验，我们证明了这些深层GCN框架的积极作用。 概述 我们进行了广泛的实验，以展示不同的组件（＃Layers，＃Filters，＃Nearest Neighbors，Dilation等）如何影响DeepGCNs 。 我们还提供了针对不同类型的深层GCN（MRGCN，EdgeConv，GraphSage

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_42131633

  1. 手把手教你理解卷积神经网络

  2. 本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积吗？现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如，一个7*7的输入量，一个3*3的滤波器（忽略第三维度的简单性），宽度为1。看看你是否能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38621638

  1. tention-cnn：“关于自注意力和卷积层之间的关系”的源代码-源码

  2. 自我注意和卷积 该代码随附于 ， 和的论文发表于ICLR 2020）。 抽象的 将注意力机制整合到视觉中的最新趋势已导致研究人员重新考虑卷积层作为主要构建块的优势。 除了帮助CNN处理远程依赖关系之外，Ramachandran等人（英文）。 （2019）表明，注意力可以完全取代卷积，并在视觉任务上达到最先进的性能。 这就提出了一个问题：学到的注意力层的运作方式与卷积层的运作方式类似吗？ 这项工作提供了证据表明注意力层可以进行卷积，实际上，他们经常在实践中学会这样做。 具体来说，我们证明具有足够数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_42157166

  1. RecSys2019_DeepLearning_Evaluation：这是我们在RecSys 2019中发表的文章的资料库，“我们真的取得了很大进展吗？对最近的神经推荐方法的令人担忧的分析”以及一些后续研究-源码

  2. 深度学习RS评估 该知识库由米兰理工大学博士后研究员开发。 有关我们研究组的更多信息，请参见我们的。 该报告包含以下文章的源代码： RecSys 2019 ， ``我们真的在取得很大进步吗？对最近的神经推荐方法的令人担忧的分析' ' 。 全文可在 ， 或，我们的实验源代码和完整结果可。 还提供和。 “推荐系统研究的可重复性和进展的令人不安的分析” 。 ACM TOIS 2021本文可在。 CIKM 2020 ， ， “严格审查推荐系统的用户项嵌入图上的卷积要求值” ，请参见相关文档。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：247463936
    • 提供者：weixin_42131424

  1. 手把手教你理解卷积神经网络

  2. 本文于译文,卷积神经网络是一种识别和理解图像的神经网络。本文将从不同的层次来介绍卷积神经网络。本文将继续为你介绍关于卷积神经网络的知识。为了保持文章的简洁性和全面性我将为你提供研究论文的链接，里边会有更为详细的解释。 让我们看看转换层，还记得滤波器、接受域和卷积吗？现在我们可以改变两个主要参数来修改每层的运行状态。在选择滤波器大小之后，还要选择宽度和填充。用宽度来控制滤波器如何在输入量的上下范围内进行卷积。例如，一个7*7的输入量，一个3*3的滤波器（忽略第三维度的简单性），宽度为1。看看你是否

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38598745

  1. 全人类最易懂的人工智能（机器学习）深度学习教程—-第6集：CNN卷积神经网络and代码Pytorch实现（MNIST手写数字）（“看不懂CNN吗？看我！”）

  2. 文章目录第零节 代码（学习部分，非完整）第一节 来看我的图，和代码一致！！！第二节 别急，分阶段来聊第一小段 28×28×1灰度图 计算出 28×28×16 的特征图组（过滤器是5×5×32）（最难）：补充说明一补充说明二第二小段 28×28×16 的特征图组 裁剪成 14×14×16的特征图组第三小段 14×14×16的特征图组 再一次进行卷积（过滤器是5×5×32）计算，获得14×14×32的特征图组第四小段 14×14×32的特征图进行裁剪，获得7×7×32的特征图第五小段 将32×7×

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38645373
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