台湾大学
共 29 篇文章
台湾大学 相关的电子技术资料,包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等,共 29 篇文章,持续更新中。
国立台湾大学信息管理学研究所硕士论文指导教授:陈文贤博士
·国立台湾大学信息管理学研究所硕士论文指导教授:陈文贤博士Web Services
国立台湾大学信息管理研究所硕士论文指导教授:李瑞庭博士
·国立台湾大学信息管理研究所硕士论文指导教授:李瑞庭博士多维度交易间 ...
libsvm2.90支持向量机工具箱
libSVM是由台湾大学的林智仁教授开发的。它是当前对支持向量机的理论
研究支持的最完整的一种支持向量机代码,同时它也具有简单易用性,对于支
持向量机方面的研究学者很有帮助。在分类应用上,libSVM支持C一SVC与
nu一SVe;在回归应用方面,libSVM支持epsilon一SVR和nu一sVR
svm
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了
台湾大学的FPGA教程.rar
资料->【C】嵌入系统->【C2】IC设计与FPGA->【2】FPGA、CPLD->台湾大学的FPGA教程.rar
Electronic Design Automation-synthesis,verification and test 电子书PDF下载 971页
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林轩田机器学习笔记
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LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包
LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包,可以解决分类问题(包括 C- SVC 、n - SVC )、回归问题(包括 e - SVR 、 n - SVR )以及分布估计( one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选
台湾大学 libsvm 的帮助文档
台湾大学 libsvm 的帮助文档 ,很好用的软件!
台湾大学电子所讲义
台湾大学电子所讲义,介绍srt-2算法以及更高基的算法
遗传算法vc++语言版源程序,台湾大学编写。
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JAVA JDK5学习笔记。作者:林信良(网络化名良葛格) 学历:台湾大学电机工程学系 经历:SUN教育训练中心讲师 著作:《JAVA 学习笔记》、《Spring 技术手册》
JAVA JDK5学习笔记。作者:林信良(网络化名良葛格)
学历:台湾大学电机工程学系
经历:SUN教育训练中心讲师
著作:《JAVA 学习笔记》、《Spring 技术手册》,为SUN官方教材主要编写成员之一
台湾大学的密码学电子讲义,中文英文,讲的很细致,用处不小
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台湾大学的一个mgcp 协议的实现源码,对研究mgcp协议很有帮助!
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作者:林信良(网络化名良葛格) 学历:台湾大学电机工程学系 经历:SUN教育训练中心讲师
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VIP专区-嵌入式/单片机编程源码精选合集系列(82)
<b>VIP专区-嵌入式/单片机编程源码精选合集系列(82)</b><font color="red">资源包含以下内容:</font><br/>1. PIC 18F8680 CAN bus Demo.<br/>2. write erase secure for NXP LPC23XX.<br/>3. 红外遥控器制作专业资料打包,包括TSAL6200,HS0038B等相关设计内容,非常丰富..<b
国立台湾大学图书信息学系 副教授所做的报告
国立台湾大学图书信息学系 副教授所做的报告,对于需要使用PPT讲授内容的人,值得一看
台湾大学的研究课题 主要介绍搭建sip研发环境 对于初学者特别合适
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LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包
LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、
易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、
n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM )
等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决
LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包
LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加