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数据模型

  • PIC16F1713中文数据手册

    该文档为PIC16(L)F1713的中文数据手册,改手册描述了该款芯片的各种资源的特点以及使用方法,以及片上寄存器内容。

    /dl/206750.html

    标签: pic16f1713 中文 数据手册

    上传时间: 2021-07-10

    上传用户:W742702560

  • 孤立短语隐马尔可夫模型自动建模软件的实现

    ·孤立短语隐马尔可夫模型自动建模软件的实现

    /dl/206906.html

    标签: 孤立 隐马尔可夫 模型

    上传时间: 2021-07-21

    上传用户:蠢蠢66

  • 一个基于LBM颜色模型的MATLAB算法编程,以便针对LBM颜色模型的求解

    一个基于LBM颜色模型的MATLAB算法编程,以便针对LBM颜色模型的求解

    /dl/206983.html

    标签: LBM颜色模型

    上传时间: 2021-07-26

    上传用户:zhaofie1133

  • 水声信号数据采集与处理的关键技术研究

    本文以“某港口航道水深适时监测技术研究”项目为背景,针对港口水深测量系统中发射的水声信号,采用基于GPS时间同步技术、以MCU+FPGA为核心控制单元的设计方案,设计了一套适用于工程实际的水声信号数据采集与处理系统。该系统作为港口航道水深适时监测技术的重要部分,具有极为重要的意义。水声信号数据采集控制的核心是FPGA, ...

    /dl/207055.html

    标签: 数据采集

    上传时间: 2021-07-31

    上传用户:ljl342301

  • 一种动态的梯度向量流模型

    传统的基于梯度向量流的活动轮廓模型只能产生静止不变的外力场,外力场中普遍存在“平衡问题”,导致轮廓曲线难以收敛到长凹形边界.为此,文中提出了一种动态的梯度向量流模型.该模型首先利用与演化轮廓曲线相关的示性函数对边缘梯度图进行加权并扩散生成一个动态力场,然后利用边界停止函数控制演化轮廓曲线的收敛.该模型充分 ...

    /dl/207113.html

    标签: 动态 梯度 向量 模型

    上传时间: 2021-08-04

    上传用户:babyzhang

  • XML数据分页索引技术研究

    对海量XML文档的索引查询技术进行研究,提出一种XML数据分页索引查询实现方法。该方法把页面元素标记数量作为数据分页依据,建立XML数据的分页索引,并在该分页索引上实现XPath查询。实验结果表明,该

    /dl/207211.html

    标签: 数据

    上传时间: 2021-08-11

    上传用户:chanqi4444

  • L1 Graph联合转换学习模型的多观测样本分类算法

    不同分布多观测样本分类问题中,训练样本和测试样本来自不同的域,针对如何利用转换学习提高不同分布多观测样本分类性能问题,提出L1-Graph联合转换学习的多观测样本分类算法。首先基于转换学习构建一种非负矩阵三因子分解框架,将其中不变信息作为源域到目标域的转换桥梁;其次,基于稀疏表示思路构造L1-Graph,自适应寻找数据近 ...

    /dl/207329.html

    标签: l1 graph 转换 学习 模型 观测 样本 分类 算法适应 多观测样本分类

    上传时间: 2021-08-20

    上传用户:chenpeng

  • PCI9054数据手册

    CPU与PCI设备(9054)通信,对应了Target方式。这种方式又叫程序IO方式,CPU通过执行程序(调用API)实现对PCI设备的访问。假设访问9054,CPU在HOST总线(FSB,前端总线)上发起一个指向9054地址存储器或IO端口读写的总线周期,HOST桥对地址进行译码,由于发起的地址映射于9054的地址空间,HOST桥请求仲裁PCI总线的使用权, ...

    /dl/207375.html

    标签: pci9054 数据手册 通信

    上传时间: 2021-08-23

    上传用户:coollife910

  • Python科学计算与数据处理简介

    该文档为Python科学计算与数据处简介文档,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看………………

    /dl/207428.html

    标签: python 科学计算 数据处理

    上传时间: 2021-08-27

    上传用户:yiqiuccc

  • 贝塔混合模型的变分贝叶斯学习及应用

    贝塔混合模型(Beta Mixture Model,BMM)是一种重要的非高斯概率模型,常用于有界数据的统计分析.但是由于其表达式复杂,BMM的参数估计比较困难.针对该问题,本文提出一种高效的变分贝叶斯学习方法进行参数估计.该方法采用形式简单的自由分布,通过不断最大化初始变分目标函数的下界,迭代逼近得到真实的贝叶斯后验分布.在合成数据 ...

    /dl/207499.html

    标签: 贝塔分布 贝叶斯估计

    上传时间: 2021-09-01

    上传用户:ly1990