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  1. Zemax 教程精品全集

  2. zemax中文教程全.pdf 目录 第一章 绪论 1 关于本文档的说明(About this document) 1 ZEMAX能做什么?(What does ZEMAX do?) 1 ZEMAX不能做什么?(What doesn’t ZEMAX do?) 1 学习如何使用ZEMAX(Learning to use ZEMAX) 2 系统要求(System requirements) 2 多处理器计算机(Multiple processor computers) 2 安装过程(Installa

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-05-29
    • 文件大小：3.47mb
    • 提供者：xinghuo08

  1. 2012版软件工程实验指导书.doc

  2. 一、基本目的： 1．使学生把软件工程的基本原理和技术应用于实践 。 2．使学生掌握实际大型软件的开发过程和组织方式。 3．使学生增强开发大型软件的能力。 二、实验环境： 文档制作工具为WORD、EXCEL、VISIO、ROSE等，编程环境自选。 三、背景知识: 从理论上而言，软件生存期一般都可分为计划、需求分析、设计、编码、测试、运行维护六个步骤。根据软件工程实施过程中的各阶段活动，我们可以把它归结为不同的软件生存期模型，并归结出每一阶段的实施的行为特征。在软件工程的实施过程中，需要制做相应的

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-10-09
    • 文件大小：125kb
    • 提供者：yexutaizaiyi

  1. 管理海量数据-压缩、索引和查询 第2版.zip

  2. 第1章 概览 1.1 文档数据库（document databases） 1.2 压缩（compression） 1.3 索引（indexes） 1.4 文档索引 1.5 MG海量文档管理系统 第2章 文本压缩 2.1 模型 2.2 自适应模型 2.3 哈夫曼编码 范式哈夫曼编码 计算哈夫曼编码长度 总结 2.4 算术编码 算术编码是如何工作的 实现算术编码 保存累积计数 2.5 符号模型 部分匹配预测 块排序压缩 动态马尔科夫压缩 基于单字的压缩 2.6 字典模型 自适应字典编码器的LZ77

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2019-08-04
    • 文件大小：226mb
    • 提供者：harlensaint

  1. 7. 模型权重保存7. 模型权重保存

  2. 7. 模型权重保存7. 模型权重保存7. 模型权重保存

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：21kb
    • 提供者：weixin_45755332

  1. mnist_inference_using_pb-源码

  2. mnist：使用保存的pb文件进行推断 概述 使用权重标签进行Mnist深度学习，例如： 数字 0 1个 2 3 4 5 6 7 8 9 标签 0.2 0.8 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.8 注意：答案为1 在Windows OS中使用保存在Lenux中的pb文件进行推理 这是对以下内容的试用： 在Lenux中训练并保存模型 将保存的模型转换为PB文件 将pb文件复制到Windows PC Windows OS中的推论

  3. 所属分类：其它

  1. 人脸表情识别技术-源码

  2. 人脸表情识别技术 面部表情识别分为以下任务： 任务1：简介和概述介绍项目的数据和概述。 查看在该项目结束时将要构建的最终产品的演示。 Rhyme介面简介。 从NumPy，Matplotlib和Keras导入基本模块和辅助函数。 任务2：浏览数据集显示Emotion FER数据集中每种表达类型的一些图像。 检查训练数据中的班级不平衡问题。 任务3：生成训练和验证批次通过实时数据增强生成张量图像数据的批次。 指定训练和验证图像目录的路径，并生成一批扩充数据。 任务4：创建卷积神经网络（CNN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Drowsy_Driver_Detection-源码

  2. Drowsy_Driver_Detection 这是一个实施深度学习概念的项目，可检测驾驶员的睡意并在睡意时发出警报。 它是通过视频中的实时眼动追踪构建的。 使用OpenCV和卷积神经网络进行困倦检测。 要求 Python 2.7 OpenCV 凯拉斯 张量流 西皮 算法 每只眼睛由6个（x，y）坐标表示，从眼睛的左角开始（就像您在看那个人一样），然后沿眼睛的顺时针方向工作。 模型保存为json文件“ model1”，权重保存在“ model.h5”中 数据集 您可以从给定的链接（ ）

  3. 所属分类：其它

  1. 手写数字识别-源码

  2. 手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言，这是一项艰巨的任务，因为手写数字不是十全十美的，可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方案。 该模型是使用MNIST数据集的手写数字识别模型的实现。 该模型使用卷积神经网络来识别数字。 在这种情况下，甚至还内置了GUI，您可以在其中绘制数字并识别它。 识别后，它会在右侧显示识别出的数字和该数字的准确性。 您甚至可以使用image_recognizer.py文件加载任何图像并识别

  3. 所属分类：其它