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搜索资源列表

  1. 学习win32汇编-初级入门

  2. 一、引言 Win32应用程序一般使用C语言编程，但是在某些需要进行深层编程的情况下，例如Win32应用程序执行机制分析、病毒清除、加密解密等深层编程，或者对于某些速度要求较高的程序，需要使用汇编语言（甚至机器语言）直接编写Win32应用程序。Win32应用程序虽然和其他32位应用程序（例如32位保护模式DOS程序）一样可以使用386汇编语言和保护模式编程，但是Win32应用程序的执行机制与其他32位应用程序有一定的差别，例如消息循环、动态链接等，Win32汇编语言也有其特殊的编程方式。目前国内

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-02-18
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：anglish

  1. 对USB 协议层的深层分析

  2. 对USB 协议层的深层分析 文档名称对USB 协议层的深层剖析 文档作者 frank_wang 北航 E-Mail： frank_wang@263.net frank_wang@buaa.edu.cn Web-Site： embedusb.51.net 欢迎赐教！ 完成日期Apr 17th,2004 内容说明针对USB 设备或主机开发过程中的调试 过程，如果能对协议的过程和细节内容了解地 非常清楚，则对于调试过程非常有帮助，就意 味着可以预测主机（或设备）下一步应该做什 么，此文档目的在于描述

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-02-25
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：muweng88

  1. eclipse\Dom4j\EJB\J2EEJBoss\Juildeer\JSP\Log4j\Oracle\Structs\Tomcat\XML等语言的深层技术文档和学习资料。

  2. eclipse\Dom4j\EJB\J2EEJBoss\Juildeer\JSP\Log4j\Oracle\Structs\Tomcat\XML等语言的深层技术文档和学习资料。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-06-13
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：wglzaj740806

  1. 持久层框架ibatis学习笔记

  2. iBatis 是一套简单易学的持久层框架，应用范围也比较广发，与jdbc 相比，简化了JDBC 的百分之61 的代码量，将Sql 语言与java 程序分离，便于维护和开发，ORM 关系映射上比 JDBC 更加容易更加方便这些有点足以让我们感受到iBatis 的强大。与Hibernate 相比，虽然 没有Hibernate 的功能强大，但也有很多优势，对数据库的复杂操作，sql 语言的效率更高， 这一点是Hibernate 是所不及的。 总之，学习iBatis 是非常容易上手的，有过sql 和H

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2011-06-15
    • 文件大小：417kb
    • 提供者：qq522935502

  1. 深度学习源代码

  2. 深度学习源代码，hinton论文附带源代码，包括图像编码和解码两部分。通过训练深层网络降维高位图片数据，并比较复原误差。主要利用级联Boltzmann估计多层网络初始参数，使得多层神经网络可以被很好的训练并得到理想结果。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-10-29
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：kxuehen

  1. 深度学习的厨师翻译

  2. 深度学习翻译构建一个对隐藏层网络，一次构建一层，用变分约束体现出，每增加新层，整个模型有所提高，这个贪婪地算法笨重的用相似一些弱学习者，来促进他。但是不是重新给每一个数据付权重，来保证下一步学习到新的东西，它从新代替他，弱学习者用来构造深层向导网络，这些网络是无向图模型。 第5张展示了怎样用一个快速贪婪算法产生权重，这个贪婪算法可以通过up-down算法进行微调，这是一个对比版本的睡眠唤醒算法，这个算法并没有模型平均问题，这个问题能够ZA哦zaocheng 权重比较不好。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-12-31
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：qq_24032035

  1. 深度学习调研报告

  2. 神经网络的学习与研究在近十年是一个很热门的研究课题，而最终这些研究成果部分可以体现在我们的日常生活中，神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其它传统方法相结，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类的认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。虽然神经网络具有这么多的优点与可实用性，但

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-05-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huangchijun11

  1. 深层卷积神经网络实现超分辨重建，原文及翻译

  2. 深层卷积神经网络实现超分辨重建，原文及翻译 Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks CVPR2016

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-15
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：janehiwang

  1. 深层学习：心智如何超越经验 Deep Learning How the Mind Overrides Experience

  2. Deep Learning: How the Mind Overrides Experience 项目的性质 心理学中，我们忙于对事物进行解释，或多或少会对用以解释的说辞感到乏味。 ——Robert Cummins[1] 在理论化[信息加工]水平，对可观测行为的解释……是由产生这种行为的原始信息加工的程序所提供的。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-12-05
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：wgwang314

  1. Python-使用深层学习技术将图像转换成ASCII艺术

  2. 使用深层学习技术将图像转换成ASCII艺术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_39840387

  1. Time-series---deep-learning---state-of-the-art, 科学时间序列与艺术深层学习状态.zip

  2. Time-series---deep-learning---state-of-the-art, 科学时间序列与艺术深层学习状态 深入学习和时序文件显示DeepLearning和时间序列的书目参考列表，按类型和年份组织。 我在每个参考中添加了一些附加注释。目录带限制玻尔兹曼机的 Deef信念网络2017201620152014长短期存储器。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_38744375

  1. DeepST, 时空数据的深层学习.zip

  2. DeepST, 时空数据的深层学习 DeepSTDeepST: 面向时间数据的深入学习工具箱测试 Windows Server 2012 R2 。安装DeepST使用以下依赖项：Keras 及其依赖项需要使用 DeepST 。 请阅读 Keras配置配置设置。

  3. 所属分类：其它

  1. DeepLearning-NLP, 自然语言处理深层学习简介.zip

  2. DeepLearning-NLP, 自然语言处理深层学习简介 自然语言处理深度学习简介本书介绍了自然语言处理的深层学习，并将重点介绍深层学习的核心概念，重点介绍了将文本分类为应用程序。 Python 数据栈用于 workshop 。概述本文中提到了以下什么是深入学习？动机：一些用例构建神

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_38743506

  1. Mocha.jl, Julia的深层学习框架.zip

  2. Mocha.jl, Julia的深层学习框架 mocha 教程 | 文档| 发行说明| 路线图| 问题。mocha 是 Julia的深入学习框架，由 C++ 框架 Caffe 激发。 mocha 通用随机梯度求解器和通用层的有效实现可以用于训练深/浅( 卷积)

  3. 所属分类：其它

  1. 深层学习设计理念加文字 超智能体

  2. 知乎大牛Y Jango 于建国博士 深层学习设计理念加文字.pdf 超智能体.pdf

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：
    • 文件大小：11.54mb
    • 提供者：okblade

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的CEVA推出深层神经网络框架 加快低功耗嵌入式系统中机器学习技术的应用

  2. 全球领先的蜂窝通信、多媒体和连接性DSP IP平台授权厂商CEVA公司宣布推出实时神经网络软件框架CEVA 深层神经网络（CEVA Deep Neural Network， CDNN），以简化低功耗嵌入式系统中的机器学习部署。通过利用CEVA-XM4 图像和视觉DSP的处理能力，CDNN使得嵌入式系统执行深层学习任务的速度比基于GPU的领先系统提高3倍，同时消耗的功率减少30倍，所需存储带宽减少15倍 （注）。例如，在28nm工艺下对每秒 30帧的1080p视频流运行基于深层神经网络（DNN）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：71kb
    • 提供者：weixin_38689736

  1. Coursera-深度学习-专业化-源码

  2. 深层学习专业 吴安（Andrew Ng），deeplearning.ia，库拉 教学大纲 + Course 1: Neural Networks and Deep Learning 第一周 第1课：深度学习简介 第二周 第2课：逻辑回归作为神经网络 第3课：Python和向量化 实验1：Numpy的Python基础 作业1：具有神经网络心态的Logistic回归 第三周 第4课：浅层神经网络 作业2：具有一个隐藏层的平面数据分类 第四周 讲座5：深度神经网络 作业3：逐步建立您的深度神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. 深度学习：感知器学习算法

  2. 因为你知道感知器是创建深层神经网络的基本构件，因此，很明显，我们应该从感知器开始掌握深层学习的旅程，并学习如何使用TensorFlow来实现它来解决不同的问题。如果你对深度学习还不太熟悉，我建议你浏览一下这个深度学习教程系列的前一篇博客，以避免任何困惑。以下是本博客中关于感知器学习算法的主题：感知器作为线性分类器使用TensorFlow库实现感知器声纳数据分类使用单层感知器分类问题类型可以对各种分类问题进行分类可以用神经网络分为两大类：基本上，如果你能用一条线把数据集分为两类或两类，那么一个问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：529kb
    • 提供者：weixin_38750721

  1. 深层学习-源码

  2. 深层学习

  3. 所属分类：其它

  1. 深度学习：感知器学习算法

  2. 因为你知道感知器是创建深层神经网络的基本构件，因此，很明显，我们应该从感知器开始掌握深层学习的旅程，并学习如何使用TensorFlow来实现它来解决不同的问题。如果你对深度学习还不太熟悉，我建议你浏览一下这个深度学习教程系列的前一篇博客，以避免任何困惑。以下是本博客中关于感知器学习算法的主题：感知器作为线性分类器使用TensorFlow库实现感知器声纳数据分类使用单层感知器分类问题类型 可以对各种分类问题进行分类可以用神经网络分为两大类：基本上，如果你能用一条线把数据集分为两类或两类，那么一个问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：529kb
    • 提供者：weixin_38601499
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