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人工智能/神经网络  BP的训练方法.删除init_wj_hid_output与init_wj_input_hid可以进行新的学习!不然只是按老方式学习!这是一个最简单的BP算法异或问题!没有阈值

BP的训练方法.删除init_wj_hid_output与init_wj_input_hid可以进行新的学习!不然只是按老方式学习!这是一个最简单的BP算法异或问题!没有阈值，学习速度不可改变!下次会改进!如果同或只需改变输入的方式就可以!

https://www.eeworm.com/dl/650/199353.html

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init_wj_hid_output init_wj_input_hid 删除 BP算法

技术资料  实现单级PFC和降压转换的分布式系统

In most modern PFC circuits, to lower the input current harmonics and improve the input power factor

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实现

技术资料  在光电二极管监视应用上，选择OPA111 OPA2111系列低输入电流，FET运算放大器的原因

With their low-input currents, FET input op amps are universallyused in monitoring photodetector

https://www.eeworm.com/dl/919009.html

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2111

汇编语言  用TIM3定时器在PA6、PA7、PB0、PB1输出四种频率相同占空比分别是50 、37.5 、25 、12.5 的信号。用TIM2的PWM_Input功能

用TIM3定时器在PA6、PA7、PB0、PB1输出四种频率相同占空比分别是50 、37.5 、25 、12.5 的信号。用TIM2的PWM_Input功能，从PA1口捕获PWM信号的频率及占空比，并用USART1输出测量信息。

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PWM_Input TIM3 37.5 12.5

技术资料  自动增益放大器SL6140的应用实例

Fig. 1 shows a single ended amplifier with tuned input andoutput networks.The input circuit

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6140 SL 自动增益

数值算法/人工智能  拉格朗日插值用拉格朗日插值来计算函数值使用说明：一般的使用过程： 1、修改输入数据 input3.txt 2、编辑源文件 55.c 55.c为主函数

拉格朗日插值用拉格朗日插值来计算函数值使用说明：一般的使用过程： 1、修改输入数据 input3.txt 2、编辑源文件 55.c 55.c为主函数，调用了子函数lag.c。 3、编译程序 55.bat 4、运行 55.exe

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input 55 txt 插值

%本程序的功能是计算三相短路的短路电流,各节点电压,各支路电流 NF=input('请输入短路点的数目:NF='); n=input('请输入独立节点数:n='); nl=input('请输入支路数:nl='); B=input('请输入由线路参数形成的矩阵:B='); V0=input('请输入由各节点的初电压标幺值形成的列矩阵:VO'); D=input('请输入由短路号，短路点阻抗组成的矩 ...

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计算三相短路

汇编语言  生成BCD码。 Name: BIN3toBCD4 Func:2字节二进制整数--->>BCD码四字节转换(Comped BCD) Input: 3进制数人低字节到高字节存放在内部RAM50

生成BCD码。 Name: BIN3toBCD4 Func:2字节二进制整数--->>BCD码四字节转换(Comped BCD) Input: 3进制数人低字节到高字节存放在内部RAM50H，51H,52h单元中 Output: BCD码人低位到高位分别存放在内部RAM53H,54H，55H，56H单元中 USE: R7-R0, 56H-50H

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BCD BIN3toBCD4 Comped Input

书籍源码  最大流

最大流，The programs are designed to run under BSD UNIX. All programs read from the standard input and write to the standard output. Run "make" to compile the programs and generators. File "list" lists the programs produced my "make". Input files are in DIMACS format. See sample.input.

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人工智能/神经网络  This applet illustrates the prediction capabilities of the multi-layer perceptrons. It allows to def

This applet illustrates the prediction capabilities of the multi-layer perceptrons. It allows to define an input signal on which prediction will be performed. The user can choose the number of input units, hidden units and output units, as well as the delay between the input series and the predicted ...

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capabilities illustrates multi-layer perceptrons

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