训练
共 1,239 篇文章
训练 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 1239 篇文章，持续更新中。
省考强化训练库
覆盖近年省考真题的实战训练库，附完整参考答案，适合快速提升应试能力。涵盖行测与申论高频考点，助力高效备考。
考研数学
涵盖近十年考研数学真题，附详细解析与解题思路，适合强化训练和查漏补缺，可直接用于备考冲刺阶段的实战演练。
宇视科技C语言面试题
涵盖宇视科技C语言面试高频考点，包含指针、内存管理、结构体等核心知识点，适用于快速提升C语言实战能力，可直接用于技术面试准备与代码优化训练。
考研资料
涵盖考研数学二2014年真题的详细解析，结合知识点梳理与解题思路，适合强化训练与查漏补缺。
VB纯数字验证码识别实例
基于VB实现的纯数字验证码识别实例，经过实际项目验证，适用于图像处理与OCR基础训练，代码结构清晰，便于理解和扩展。
旋转整流器故障的神经网络识别
基于神经网络的旋转整流器故障识别方法，涵盖数据采集、特征提取与模型训练全流程。深入解析故障模式分类与诊断逻辑，适用于电力系统智能化维护场景。
电子书
电气工程CAD实战教程，涵盖软件操作、项目训练与技能巩固，适合快速上手并应用于实际工程场景。包含可直接使用的绘图模板与标准化流程。
监督分类
基于erdas的监督分类实战教程，涵盖数据预处理、特征提取与模型训练全流程，适用于遥感图像的精准分类任务，已通过多个实际项目验证。
ANN
从基础概念到实际应用，循序渐进讲解人工神经网络的开发与实现。掌握神经网络架构、训练方法和优化技巧，适合系统学习深度学习的核心原理。
闪电定位技术评述
<p><span style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: 微软雅黑; font-size: 13px; background-color: rgb(255, 255, 255);">闪电是一种灾害性的自然现象,给人类的生产生活造成了极大的危害,据统计,我国每年因闪电灾害造成的直接经济损失达数亿元,而由此造成的间接经济损失更是难以估计。例如,1989年
仪用差动放大器
平时项目训练，模块电路搭建和调试
对传感器检测信号的放大
仪用放大器电路广泛应用：数据采集、压力、温度传感器、医疗仪器、高档音响设备等
9天练会手机中的电路检测方法
包含7个训练项目
摘自《9天练会电子电路检测》，机械工业出版社，2013.06
典型手机射频电路工作条件的检测
CAD
这款基于PLD设计的篮球计分器，专为体育赛事现场及训练场使用而打造。它能够实时准确地记录比赛得分，适用于各类篮球赛事、学校体育活动以及专业训练中。通过灵活的编程逻辑器件实现功能定制，确保了设备的高度可靠性和易用性。
单片机课件硬件实验系统
这份详尽的单片机课件硬件实验系统，专为电子工程学生和嵌入式开发爱好者设计，不仅涵盖了从基础到高级的单片机编程知识，还提供了丰富的硬件实验案例。内容包括但不限于GPIO操作、定时器应用及串行通信等关键技能训练。非常适合自学或作为教学辅助材料使用。本资料完整且免费提供下载。
ADI公司高校训练-放大器讲义一
这份由ADI公司精心准备的高校训练-放大器讲义，深入浅出地解析了放大器的设计原理、性能参数及实际应用案例。无论是对于电子工程专业的学生还是从事模拟电路设计的专业工程师来说，都是极其宝贵的参考资料。通过本讲义的学习，您可以快速掌握如何选择合适的放大器型号以满足特定项目需求，并了解最新的技术趋势。此外，我们还提供了完整的PDF版本供您免费下载，确保每位读者都能轻松获取到最全面的知识。
图像转换成数组的工具
这款图像转换工具能够高效地将包括JPG、PNG在内的多种格式图片转换为C语言数组或Python列表等多种编程语言适用的数组格式，非常适合嵌入式开发项目中对图像数据进行处理的需求。无论是用于显示在LCD屏幕上的图标制作，还是作为机器学习模型训练的数据预处理步骤，该工具都能提供极大的便利。支持一键批量转换，操作简便快捷，且完全免费下载使用，确保您的开发流程更加顺畅。
水仙花数
本资源提供了一个高效的算法示例，用于判断100到999范围内的水仙花数。水仙花数是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。此代码非常适合初学者学习C语言编程基础及逻辑思维训练，同时也适用于嵌入式开发入门项目中作为简单的数学问题解决案例。通过研究这份资料，您可以深入了解循环结构与条件语句的应用技巧。此外，我们还提供了详细的注释帮助理解每一步骤背后的原理。现在就免费下载完整版源码，开始您的编程之旅
Allegro142基础训练
Allegro 14.2基础训练,学习ALLEGRO的基础文档
三菱PLC训练软件
在线模拟， PLC练习， 新手入门。
深度学习
深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法，因其缓解了传统训练算法的局部最小性，引起机器学
习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源，分析了算法的优越性，并介绍了主流学习算法及应用现状，
最后总结了当前存在的问题及发展方向。