OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。本书将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。通过阅读本书，你将学到:安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API掌握图像处理和视频分析的基础知识在图像和视频中检测和识别目标使用OpenCV检测和识别人脸训练和使用自己的对象分类器了解计算机视觉中的机器学习概念使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题开发现实生活中的计算机视觉应用
上传时间： 2022-05-14
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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。
标签： Matlab
上传时间： 2022-06-10
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本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：默默
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
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本书从应用的角度介绍了智能信息处理和智能控制在国民经济和发展高新技术中的重要作用斤书中论述的智能技术中的人工神经网络和智能信号处理，反映了近年来在该领域中主要研究工作的进展情况，其中有些是作者创新的理论成果，而关于控制系统的智能设计、智能调度与决策部分，则是从工程和技术的角度探讨了智能控制的一些方法和实际问题，在实际应用方面，书中论述的智能技术在地震勘探和指纹自动识别系统中的应用以及模糊自适应控制在船舶自动驾驶仪中的应用等内容．都是有重大经济效益和社会效益的研究成果的总结。
上传时间： 2022-07-08
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Matlab_2016a 完整破解版下载 使用增强的设计环境和 UI 组件集开发 MATLAB 应用。深度学习用于图像分类问题。访问模板、最新模型以及精选示例。创建包含事件操作和新模块的离散事件模型和调度程序。使用标准座舱仪器显示飞行条件。在线编辑器，用于：开发包含结果和图形以及相关代码的实时脚本创建用于分享的交互式描述，包括代码、结果和图形以及格式化文本、超链接、图像及方程式MATLAB应用设计器，使用增强的设计环境和扩展的 UI 组件集构建带有线条图和散点图的 MATLAB®应用全新多 y-轴图、极坐标图和等式可视化暂停、调试和继续 MATLAB 代码执行Neural Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox™ 中的 GPU 加速深入学习图像分类任务的卷积神经网络 (CNN)Symbolic Math Toolbox与 MATLAB 在线编辑器集成，以便编辑符号代码和可视化结果，并将 MuPAD® 笔记本转换为实时脚本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 应用，可以自动培训多个模型，按照级别标签对结果进行可视化处理，并执行逻辑回归分类Control System Toolbox新建及重新设计的应用，用于设计 SISO 控制器、自动整定 MIMO 系统和创建降阶模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect® for Windows® v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光学字符识别 (OCR) 训练程序应用、行人侦测和来自针对 3-D 视觉的动作和光束平差的结构体Trading Toolbox对交易、灵敏性和交易后执行的交易成本分析Simulink 产品系列Simulink通过访问模板、最近模型和精选示例更快开始或继续工作的起始页自动求解器选项可更快速地设置和仿真模型针对异构设备的系统模型仿真，例如 Xilinx®和 Altera® SoC 架构Simulink® 单位，可在 Simulink、Stateflow® 和 Simscape™ 组件的接口指定单位、对其进行可视化处理并检查变量源和接收器模块，用于定义变量条件并使用生成代码中的编译器指令将其传播至连接的功能Aerospace Blockset标准座舱仪器，用于显示飞行条件SimEvents全新离散事件仿真和建模引擎，包括事件响应、MATLAB 离散事件系统对象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自动域转换Simscape全新方程简化和仿真技术，用于生成代码的快速仿真和运行时参数调整Simscape FluidsThermal Liquid 库，用于对属性随温度而变化的液体的系统建模Simulink Design Optimization用于实验设计、Monte Carlo 仿真和相关性分析的灵敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并，以图形方式解决 Simulink 项目各修订版之间的冲突信号处理和通信Antenna Toolbox电介质建模，用于分析天线和有限天线阵列中的基质效果RF ToolboxRF Budget Analyzer，用于为级联的射频组件计算增益、噪声系数和 IP3SimRF自动射频测试工作台生成Audio System Toolbox一款用于设计和测试音频处理系统的新产品WLAN System Toolbox一款用于对 WLAN 通信系统的物理层进行仿真、分析和测试的新产品代码生成Embedded Coder编译器指令生成，将信号维度作为 #define 进行实施HDL Coder针对 HDL 优化的 FFT 和 IFFT，支持每秒 G 字节采样 (GSPS) 设计的帧输入HDL VerifierPCIe FPGA 在环，用于通过 PCI Express® 接口仿真 Xilinx® KC705/VC707 和 Altera®Cyclone® V GT/Stratix V DSP 开发板上的算法验证和确认Polyspace Code Prover支持 long-double 浮点，并且改进了对无穷大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier对 C 代码 S-function 自动生成测试IEC Certification Kit对 Simulink Verification and Validation™ 提供 IEC 62304 医学标准支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time™ 制作和执行实时测试
上传时间： 2013-07-09
上传用户：eeworm
本书主要介绍了核心语言、核心Java库、服务器端Java技术、客户端Java技术和企业级Java技术。其中 核心语言部分讨论了语法、面向对象编程特征和—些关键技术；核心Java库部分讨论了输入/输出、模式匹配、 文件锁、映射的I/O技术以及数据结构与集合；服务器端Java技术部分讨论了JFC/Swing CGI开发、Applet、容器布局以及图形编程等技术；企业级Java技术部分讨论了JDBC API、EJB体系结构的基础知识、Java平台安全方案以及XML。 本书结构严谨、语言流畅，是一个学习Java 2最新技术的综合参考书，适合各种层次的Java编程人员使用。
上传时间： 2017-05-05
上传用户：pkkkkp
模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机
上传时间： 2014-11-30
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系统特点： 1、可自设网站栏目、文章分类； 2、提供用户注册、审核模块（可选是否开放）； 3、提供HTML和Ajax两种版本；Ajax版本子页面不含Google广告栏。 4、主页文章分类采用Ajax技术，无刷新页面，速度更快； 5、提供留言模块，以及游客留言（均可选）； 6、新增用户站长Mail通知； 7、用户访问记录以及用户下载记录，在线人数显示，在线会员浏览； 8、文章、分类、栏目日、月、总浏览计数； 9、来访者IP来源查询、更新（请到本站主页下载IP数据库放到Data目录下）； 10、热门文章展示（admin/showTopArtics.asp）可选排序方式（时间，点击数）； 11、热门文章置顶功能； 12、用户注册、留言、发文安全字符过滤； 13、广告显示设置； 14、提供多款免费模板；
上传时间： 2013-12-17
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程序主要功能： 1、支持在线的图片投票和评论； 2、支持报道新闻动态更新 3、支持自定义分类 4、支持投票相关的评选，投票的说明等 5、支持各种投票限制，每天每个IP投票数量显示，每个Ip对指定的图片投票限制等等 6、后台完善由大赛报道、人物展示、投票评论、用户管理、系统管理主要组成 7、在线报名，后台自主审核用户 8、用户查询系统 9、合作商业单位 10、自动关闭投票功能. 11、网站开关功能
上传时间： 2014-01-17
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