2015年三个目标

最新推荐文章于 2024-11-22 16:39:54 发布
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1 英语 （一套书籍）

2 算法 （算法 第四版 后续 算法导论）

3 App  （金融类app）



【系统架构设计师-2015年真题】案例分析-答案及详解
数据知道的博客
09-13 6647
在架构评估过程中，系统架构风险指潜在的设计问题可能影响系统整体质量，敏感点是为实现特定质量属性而设计的关键构件，需要特别关注和保护，而权衡点是影响多个质量属性的特性，在设计中需要平衡各方面需求，避免在提升某一方面质量的同时损害其他方面的质量。正确识别和处理这些因素有助于制定合理的架构决策，确保系统设计满足各项要求并具备良好的质量和稳定性。【参考答案】架构风险：系统架构风险是指架构设计中潜在的、存在问题的架构决策所带来的隐患。敏感点：是指为了实现某种特定的质量属性，一个或多个构件所具有的特性。
目标检测算法发展史
master_hunter的博客
10-30 5086
目标检测无非做两个事情，一是检测出该目标在图片或者视频里面所处的位置以及该目标的类别。二是对于有多个目标的图片，检测出所有目标所处的位置及其类别。那么对于第一个要解决的问题，我们可以来了解具体需要干什么事情。
2015年的目标
三人行必有我师,手写三行必有所悟
01-04 2050
去年的目标完成情况不理想，今年的目标希望能努力完成：1）生活上   A）快乐，勤快的生活每一天；   B）继续当好一个称职的老爸和做一个有担当的孩子他爹；   C）达成标准体重目标；2）技术上   A） 继续坚持写博客；将技术进行到底；   B） 完成两本大学数学书的算法转换，丰富MyMathLib的内容;          线性代数已近尾声，因为代码调试和工作上的事情，耽误了一些时间，后面会陆续
2014年终总结，我决定要实现的三个目标
热门推荐
郭霖的专栏
12-31 4万+
转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/41722975 不知不觉，一年就这样又过去了。记得在去年的最后一天，我写了一篇年终总结，回顾了一年里所发生的点点滴滴，那么我就尽量把写年终总结养成一种习惯吧。今天是2014年的最后一天，在这一年当中，我的成长和收获也算是颇为丰富，下面就来回顾一下这一年所发生的事情吧。 ...
2015年终总结
你究竟是想一辈子卖糖水，还是希望获得改变世界的机会？
02-15 2305
今天的年终总结来的比去年晚了一个多月，主要是因为快过年的这段时间，清闲的时候闲的要命，忙的时候忙的天昏地暗，心里也有点不痛快，一直没有写博客进行总结，还有两天就上班了，在晚上没人打扰的时候好好总结一下。 首先回顾了一下去年的总结和计划，发现2014年的过得很具体，回想起来发现前两年的事还是历历在目，不过2015年目标基本完成了。 对于2015年每一个计划完成情
自动驾驶3D目标检测综述（三）
qq_52889317的博客
11-22 2668
在这个章节主要介绍一些基于相机的3D目标检测的方法，分别会回顾和分析单目3D目标检测（又分为仅基于图像、深度信息辅助和先验引导的方法）、基于立体图像的3D目标检测和多相机下的3D目标检测方法。
2021深度学习目标检测综述
AI数据工厂
05-21 3万+
2021年，目标检测最新综述。包括：两阶段、一阶段检测器以及轻量网络的的发展历程。
2015年 网络工程师试卷答案及详解
abraham的博客
09-01 1万+
2015 年 5 月软考网络工程师真题与参考答案 ●机器字长为 n 位的二进制可以用补码来表示（1）个不同的有符号定点小数。 （1）A.2^n B.2^(n-1) C.2^n-1 D.[2^(n-1)]+1 【解析】： 定点小数是第一位符号位，小数位不占位,后面(n-1)位可表示数值, 以 8 位为例：理论上有负数 2^(n-1)-1 =127 个、正数 2^(n-1)-1=127 个再加上 10000000 和 00000000 。 共计 256 个。 ...
写给初学者的YOLO目标检测 概述
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
04-27 1万+
目标检测（Object detection）是计算机视觉中使用的一种技术，用于识别和定位图像或视频中的对象。图像定位是指使用边界框（bounding boxes）来识别一个或多个对象的正确位置的过程，这些边界框对应于围绕对象的矩形形状。这个过程有时会与图像分类或图像识别混淆，后者旨在将图像或图像中的对象预测为类别或类别之一。下面的插图对应于上述解释的计算机视觉技术。在图像中检测到的对象是“人”。在本文中，将首先了解目标检测的优势，然后介绍最先进的目标检测算法YOLO。在第二部分中，我们将更加关注。
遥感图像目标检测概况
qq_57348548的博客
10-15 2979
NWPU VHR-10 (Cheng et al.，2016) 这个高分辨率(VHR)遥感图像数据集是由西北工业大学(NWPU)构建的，包含10类正例样本650张以及不包含给定对象类的任何目标的150张反例图像（背景），正例图像中至少包含1个实例，总共有3651个目标实例。本数据集中目标为航拍图像下的目标种类，包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计10个类别。
畜牧业十五计划和2015年远景目标规划.doc
12-25
三、“十五”计划及2015年远景目标 基于以上背景，畜牧业“十五”计划可能侧重于以下几个方面：1）优化产业结构，提升畜产品的质量与效率；2）加强基础设施建设，改善养殖环境和提高生产效率；3）推进畜牧业产业化...
[2015年国赛高教杯奖A题]电子科技大学-太阳影子定位的多目标优化模型.pdf数学建模
08-13
多目标优化模型是一种数学技术，用于在同时考虑多个目标的情况下寻找最优解。在此应用场景中，目标函数包括最小化各时刻地球上任一点影长与对应时刻影长实测值差的绝对值之和，以及最小化所测时间段内地球任一点太阳...
2015年数学(文)高考试题全套.rar
04-12
《2015年数学(文)高考试题全套》便是这样一套资源，它收录了2015年全国多地区的32套高考文科数学试题，为考生提供了全面了解和针对性备考的平台。 作为文科生，数学同样是高考中不可或缺的一部分。它不仅仅考察学生...
【2015年国赛高教杯奖A题】-太阳影子定位的多目标优化模型（论文）
07-10
【作品名称】：【2015年国赛高教杯奖A题】-太阳影子定位的多目标优化模型（论文） 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ...
2015年移动通信公司工会工作总结.doc
11-24
2015年，移动通信公司的工会在公司党委和上级工会的指导下，积极发挥其职能作用，紧密围绕公司的年度目标，组织了一系列富有成效的工作活动，旨在促进公司业务发展，提升员工素质，加强团队凝聚力。 一、竞赛活动与...
TMS320F28335 SVPWM三相逆变学习板卡：硬件组成与功能详解
08-11
基于TMS320F28335 DSP的SVPWM三相逆变学习板卡，涵盖硬件组成、供电与保护机制、SVPWM技术原理及其优势、应用场景和输入电压范围。文中还展示了闭环控制程序的工作流程，并附有简化的示例代码。该板卡采用高效的SVPWM技术，使逆变器电压利用率提升至1.1倍，远高于传统SPWM的0.866倍，适用于多种逆变和控制任务，具有广泛的实际应用价值。 适合人群：对电力电子、嵌入式系统和数字控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究和学习SVPWM技术及其在三相逆变中的应用；②掌握TMS320F28335 DSP的硬件设计和编程技巧；③应用于电机控制、电源管理等领域，提高逆变效率和稳定性。 其他说明：文中提供的示例代码有助于理解和实现AD采样数据处理及SVPWM更新，便于读者快速上手实践。
一个一键设置时间同步并关闭防火墙的桌面应用小工具
08-11
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MATLAB实现主从博弈电热综合能源系统的动态定价与智能能量管理仿真
08-11
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的主从博弈电热综合能源系统动态定价与智能能量管理仿真实验平台。该平台利用主从博弈理论和多时间尺度优化方法，构建了动态定价决策层、用户响应层和耦合约束处理模块。核心代码采用了双层循环结构进行博弈均衡迭代搜索，结合非线性规划和混合整数规划求解器。热力系统建模引入了热惯性的动态传播模型，通过滑动窗口和指数衰减加权求和模拟热量传递的滞后特性。此外，还设计了非对称奖惩的价格激励机制，以及可视化工具展示博弈策略的演化过程。 适合人群：从事电力系统、能源管理和博弈论研究的专业人士，尤其是对MATLAB编程有一定基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究电热综合能源系统的动态定价策略、用户响应行为及其相互作用。目标是探索最优的能量管理策略，提高能源利用效率，降低运营成本。 阅读建议：由于涉及复杂的数学模型和算法实现，建议读者在阅读过程中结合相关理论知识，逐步理解和调试代码，以便更好地掌握模型的工作原理和应用场景。
YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的高效图像采集与目标检测解决方案 深度学习
最新发布
08-11
内容概要：本文介绍了YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的结合应用。首先阐述了海康相机的图像采集技术及其在多个领域的广泛应用，接着详细解释了YOLOv5作为一种高精度、高效率的深度学习目标检测算法的工作原理。两者结合实现了高效的图像采集和目标检测，YOLOv5通过C++进行推理并封装成DLL文件，便于与其他系统的集成。同时，调用海康SDK确保图像的实时性和稳定性。该系统还支持MFC、Qt、LabVIEW等多种调用方式，为用户提供更多选择和灵活性。最后展望了该技术在未来智能制造、质量检测等领域的广阔应用前景。 适合人群：从事工业视觉、智能制造、图像处理等相关领域的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效图像采集和目标检测的应用场景，如智能制造、质量检测、物流等。目标是提高工业自动化的效率和准确性。 其他说明：随着AI和物联网技术的发展，YOLOv5与海康相机的结合将进一步提升检测精度和处理速度，为工业自动化提供更强有力的支持。
2015年企业财务CFA课程深度解析
2015.CFA.Curriculum.L2B3.pdf: 这个文件名称表明了一个具体的PDF文件，这应该是CFA（特许金融分析师）项目的某个级别的教材，具体是2015年版本。CFA是一个国际认可的专业资格认证，主要面向投资和金融领域的专业...
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