MATLAB深度学习简介深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学 习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络 中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层， 而深度网络可能有几百层。下面只是深度学习发挥作用的几个例子:• 无人驾驶汽车在接近人行横道线时减速。• ATM 拒收假钞。• 智能手机应用程序即时翻译国外路标。深度学习特别适合鉴别应用场景，比如人脸辨识、 文本翻译、语音识别以及高级驾驶辅助系统(包括 车道分类和交通标志识别)。简言之，精确。先进的工具和技术极大改进了深度学习算法，达到了 很高的水平，在图像分类上能够超越人类，能打败世界最优秀的围棋 选手，还能实现语音控制助理功能，如 Amazon Echo® 和 Google Home，可用来查找和下载您喜欢的新歌。如果您刚接触深度学习，快速而轻松的入门方法是使用现有网络， 比如 AlexNet，用一百多万张图像训练好的 CNN。AlexNet 最常用于 图像分类。它可将图像划分为 1000 个不同的类别，包括键盘、鼠标、 铅笔和其他办公设备，以及各个品种的狗、猫、马和其他动物。
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上传时间： 2022-06-10
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电子技术基础(数字部分)第五版答案康华光
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ST官方下载VL53L0X_用户手册.pdf
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二值信号量、互斥信号量、任务创建、软件定时器、时间管理函数。
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功放的喇叭延时保护电路
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该巡线小车智能控制系统主要由以下模块组成，分别是主控模块、巡线模块、电机驱动模块、电源模块及节点任务模块。系统以 STM32 单片机作为控制核心。采用调制激光传感器进行路径信息采集，将实际路径信号转换为电信号传送到单片机进行处理，然后结合 PID 算法以及记忆算法实现路径最优及路径记忆；对于障碍物的检测，可采用光电开关进行检测并灵活避障
上传时间： 2022-06-10
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电子测量技术是现代信息技术的基础。在信息产业链中，测量技术、通信技术和计算机技术分别完成了信息的采集、传输和处理，使其在推动国民经济高速增长，促进传统工业现代化的过程中起到了决定性的作用。 因此我们将电子测量技术与仪器称为其他关联产业发展的催化剂、倍增器和战斗力。电流、电压和电阻是国际量值体系(S1)中的三个重要参量单位，其与人类科学技术的发展密不可分，同时也是电子测量技术和仪器的基本研究对象。当电流、电压信号的量值小到一定程度，比如纳伏、皮安时，对它们的准确测量就变得非常的复杂困难。然而科学技术的进步又要求必须对这种微弱的信号进行精确的捕捉和测量，例如航空航天测控、半导体集成电路的测试、新型材料的研究、以及生命科学发展所需的分析测试等等。为此一代又一代的科学家和工程技术人员在茫茫噪声的大海中探索、搜寻，目的就是使仪器可测量的灵敏度越来越高，对被检测信号的分辨能力越来越强，以至于逼进其物理极限值。众所周知，美国Keithley公司在微弱信号测量领域堪称一绝，具有数十年来积累下的深厚理论功底和丰富实践经验，其不仅制造出了全系列的高技术产品，而且为业内人士贡献了“低电平测量手册”一书。该手册自1972年面世，至今已出到了第六版。该手册避免了繁杂的数学推导，完全从测试中的实际问题出发，深入浅出地让读者了解到如何正确地进行低电平测量，以达到对微弱电信号进行捕获和定量分析的目的。手册中不仅有比较严谨的测量术语的定义，还有具体的消除或避免测量误差的方法与应用实例，可以让读者一目了然，非常实用；
标签： 低电平测量
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面向CameraLink接口的Kintex7与TMS320C6678视觉图像处理系统硬件设计说明
标签： cameralink 接口 kintex7 tms320c6678 视觉图像处理系统
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串行RapidIO
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基于C8051F040的CAN总线通讯系统设计
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