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搜索资源列表

  1. 网络课堂协作学习的文献综述

  2. 协作学习是中小学新课程改革倡导的崭新学习方式,协作精神是促进人类文明发展的重要动力。基于网络的课堂协作学习是指在课堂教学中,借助Intemet、Intranet及多媒体等技术,在教师的指导下,由多个学习者组成合作小组,共同完成某一学习任务。在此过程中,学习者借助一定的网络交互平台,分工协作,互帮互助,发挥集体合作效应,共同完成学习任务。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-11-16
    • 文件大小:197kb
    • 提供者:huqing6227
  1. oracle数据库11G初学者指南.Oracle.Database.11g,.A.Beginner

  2. 《Oracle Database 11g初学者指南》能使读者快捷地掌握Oracle Database 11g的基础知识。通过自我评估教程,介绍了核心数据库技术、管理员职责、高可用性以及大型数据库特性。《Oracle Database 11g初学者指南》带领读者循序渐进地学习数据库设置、管理、编程、备份和恢复。还深入介绍了SQL和PL/SQL。为了易于学习,这本独特的Oracle Press指南是这样组织的: 核心概念——Oracle Database 11g主题呈现在按逻辑组织的章节中 主要内
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2013-06-24
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:wozengcong
  1. 数据挖掘综述

  2. 从人工智能、统计分析和数据库技术3个方面对数据挖掘技术进行了总结;从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的主要任务,包括分类、聚类、回归、关联、序列和偏差6种模式的识别.详细介绍了数据挖掘技术的常用方法,包括模糊理论、粗糙集理论、云理论、证据理论、人工神经网络、遗传算法以及归纳学习.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 更多还原
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-10-11
    • 文件大小:601kb
    • 提供者:q02132
  1. spring Security 中文教程

  2. 现在都用security4了,我现在用springboot,刚刚好拿这个3版本来参考学习,因为大部分还是相同 的,先了解决了再简化,0分,希望能帮到大家. 序言 I. 入门 1. 介绍 1.1. Spring Security是什么? 1.2. 历史 1.3. 发行版本号 1.4. 获得Spring Security 1.4.1. 项目模块 1.4.1.1. Core - spring-security-core.jar 1.4.1.2. Web - spring-security-web.j
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2015-12-25
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:new_mao_er
  1. 语音__其他领域.zip

  2. 端到端attention-based大规模词表语音识别 End-to-end attention-based large vocabulary speech recognition (2016) 作者 D. Bahdanau et al. Deep speech 2:中英文端到端语音识别 Deep speech 2: End-to-end speech recognition in English and Mandarin (2015) 作者 D. Amodei et al. 使用深度循环网络
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-02-22
    • 文件大小:21mb
    • 提供者:oscer2016
  1. 最新中文深度强化学习综述文章, 利于入门学习者理解(兼论计算机围棋的发展)

  2. 这是几篇最新中文深度强化学习综述。综述了深度强化学习的发展历程, 兼论计算机围棋的历史, 阐述了3类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。本文是中文深度强化学习综述,更利于入门学习者理解。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:zhuf14
  1. 计算机毕业设计(2)——JSP(52套)

  2. 由于上传不能超过220M,100多个项目分了两批,这是第二批,项目列表如下: JSP企业电子投票系统(源代码+论文+开题报告+外文翻译+文献综述); JSP企业电子投票系统(源代码+论文+开题报告+文献综述); JSP企业人事管理系统(源代码+论文); JSP企业人事管理系统设计(源代码+论文); JSP设计班级学生管理系统论文; JSP实现的简单旅游管理系统的设计(源代码+论文); jsp书店系统设计(论文); JSP数据库连接池的研究与实现(源代码+论文); JSP搜索引擎的研究与实现(源
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2018-03-20
    • 文件大小:157mb
    • 提供者:qq_24547533
  1. 人体骨骼关键点检测综述

  2. 人体骨骼关键点对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础,例如动作分类,异常行为检测,以及自动驾驶等等。近年来,随着深度学习技术的发展,人体骨骼关键点检测效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法,其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向,即自上而下(Top-Down)的检测方法和自下而上(Bottom-Up)的检测方法。
  3. 所属分类:VR

    • 发布日期:2018-06-26
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:sigai_csdn
  1. 2018-深度强化学习综述

  2. 深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-01-06
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:qq_23100417
  1. 计算机视觉+时尚研究综述.pdf

  2. 时尚是我们向世界展示自己的方式,并已成为世界上最大的产业之一。时尚主要通过视觉传达,近些年来已经吸引了诸多计算机视觉研究者的关注。基于这个领域的快速发展,本文对200多篇与时尚相关的论文进行了全面的概述,从四个方面对实现智能型时尚进行介绍与探讨;(1)时尚检测包括特征点检测(landmark detection),时尚解析和条目检索,(2)时尚分析包括属性识别,款式学习和流行预测,(3)时尚合成包括风格转换、姿势转换和物理模拟,(4)时尚推荐包括时尚搭配、服装搭配、发型建议。针对每项任务,我们总
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-02
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:syp_net
  1. 贝加莱 PVI通讯 TM710.pdf

  2. 贝加莱 PVI通讯 TM710pdf,贝加莱 PVI通讯 TM710简介 前提 培训模块: TM700-Automation net pvi 软件 Windows nt/2000/ XP PV Server Runtime 硬件: PC PⅥ通讯TM7101 目录 1·简介……………………………………………………………………………………… 1.1目的………………………………………………………………………………………………4 2·PV-客护端通讯…………………………………………………………………
  3. 所属分类:其它

  1. 校园无线网络规划与设计

  2. 基于无线校园网络的规划与设计,通过按照“方便使用、安全可靠”的原则,对高校的校园网络进行规划 与设计,来满足高校校园内计算机网络系统的需求。今后将有越来越多的用户将使用校园 网;更多的学习资料、教学资源和管理平台也将被放到校园网上,衡量学校水平高低的标 准将不再只是教学设施、师资力量等传统的方面,更包括校园网的有效性、可靠性及可扩 展性。校园网的规划和设计 目录 第一章校园网需求分析 1.3校园网络系统设计方案和网络设备应满足如下需求 14系统集成所共同遵循设计原则和共同追求设计目标 第二章校园
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2019-04-19
    • 文件大小:715kb
    • 提供者:hgdhjsdh
  1. 《深度多任务学习》综述论文

  2. 尽管在深度学习方面取得了最近的进展,但大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案,专注于孤立地学习每个任务:为每个单独的任务训练一个单独的神经网络。然而,许多现实问题需要多模态方法,因此需要多任务模型。多任务学习(MTL)旨在利用跨任务的有用信息来提高模型的泛化能力。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-13
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:syp_net
  1. 深度学习目标检测方法综述

  2. 目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用,目标检测的精确度和效率都得到了较大提升,但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能、提高小目标物体检测精度、实现多类别物体检测、轻量化检测模型等关键技术的挑战。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-06-13
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:syp_net
  1. 多任务学习综述(发表自计算机学报)

  2. 在此背景之下,本文首先介绍了相关任务的概念,并按照功能的不同对相关任务的类型进行划分后再对它们的特点进行逐一描述。然后,本文按照数据处理模式和任务关系建模过程的不同将当前的主流算法划分为两大类:结构化多任务学习算法和深度多任务学习算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-10
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:syp_net
  1. 《小样本自然语言处理的元学习》综述论文

  2. 小样本自然语言处理(NLP)是指NLP任务只具有少量标注的样例。这是人工智能系统必须学会处理的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发一个更有效的学习算法。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-22
    • 文件大小:354kb
    • 提供者:syp_net
  1. 综述笔记—GeneralizingfromaFewExamples:ASurveyonFew-Shot Learning

  2. 论文框架:介绍,概述(问题定义,相关问题,关键点,分类),数据(有标签数据,弱标签数据,相似数据集,总结),模型(多任务学习,嵌入式学习,外部记忆空间学习,生成模型,总结),算法(已有参数优化,元参数优化,学习优化器,总结),展望(问题场景,技术,应用,理论),结论
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-21
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:liz_Lee
  1. 综述笔记—A Survey on Transfer Learning

  2. 论文摘要:许多机器学习和数据挖掘算法中的一个主要假设是,训练数据和将来的数据必须在相同的特征空间中并且具有相同的分布。但是,在许多实际应用中,此假设可能不成立。例如,有时我们在一个感兴趣的领域中有一个分类任务,但在另一个感兴趣的领域中我们只有足够的训练数据,其中后者的数据可能在不同的特征空间中或遵循不同的数据分布。在这种情况下,知识转移(如果成功完成)将通过避免昂贵的数据标记工作来极大地提高学习效果。近年来,转移学习已经成为解决这个问题的新的学习框架。这项调查的重点是对分类,回归和聚类问题的转移
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-21
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:liz_Lee