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这是一份MATLAB笔记的汇编,以zip文件形式整理。

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简介:
该专栏文章合集已整理,并提供给同学们下载和打印使用。

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客服
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  • 关于图
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    这份文档详尽介绍了用于创建、操作和显示图像及相关内容的图形库,包括其功能、特性和使用方法。 这是一个关于图形库的文件(可用于Visual Studio),适用于缺少图形库的人群(永久免费)。所需积分0。
  • 包含敏感词SQL
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    该文档为一份特殊的SQL脚本文件,其中包含了可能具有敏感性质的关键字或数据处理逻辑。它提醒使用者需谨慎操作和严格遵守相关安全规定。 在大多数网站上,敏感词通常指的是含有政治倾向、暴力内容或不健康色彩的词汇以及不文明语言。有些网站会根据自身情况设定特定的敏感词。例如,在发帖时如果包含某些预设的词语,则帖子可能无法发布;或者这些词语会被自动替换为星号(*),也就是所谓的被“和谐”掉了。需要注意的是,敏感词仅由小写字母组成,文本中的大写字符应视为小写处理,并且即使作为子串出现也需进行“和谐”,对于重叠的多个子串也要分别进行处理。
  • MATLAB总.zip
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    《MATLAB笔记汇总》包含了使用MATLAB进行编程和数据分析的学习心得与技巧总结,适合初学者及进阶用户参考。 专栏合集整理供同学们下载打印使用。
  • MMD资源
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    这是一份专为MotionMaker(D)软件设计的模型、姿势和动画资源包,旨在帮助用户创建高质量的3D角色演示。 这段文字表达的是作者对自己当前状态的一种不满情绪,并且提到还有二十多天才能结束这种状态。
  • MATLAB作业资源库.rar
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    这份RAR文件包含了多份MATLAB作业及相关解答,旨在帮助学生和研究人员提高编程技能、解决复杂工程问题以及学习高效的数值计算方法。适合初学者到高级用户使用。 自动化仓库货位分配优化 在进行货物的货位分配过程中,需要综合考虑货物、货架的实际性质以及出入库频率等因素,合理安排入库与出库操作以降低仓储作业成本,并追求仓储利益的最大化。 货位分配主要分为两种情况:一是当新货物进入仓库时选择合适的储位;二是从不同位置取出同类货物进行出库。在实际的仓储过程中,合理的货位分配应当遵循以下几个原则: 1. 先入先出原则:同一种类型的货物必须满足先进仓先出的原则,这样可以减少积压时间,并将入库频率高的物品放在离出入口较近的位置上,提高存储和操作效率。 2. 稳定性原则:合理地在货架各层分配不同重量的货品,轻物放置于较高位置而重物则置于较低处。这种“上轻下重”的安排能够保证整个系统的稳定性。 3. 相关性安放原则:对于那些需要同时出库的相关货物应将其放在相近或相邻的位置以方便操作和管理。此外,在考虑特殊类型货物的存放时,也需谨慎选择位置并尽量集中放置以便更好地进行管理和保护。
  • 根据之前YOLO面试经历,我
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    这份笔记详细记录了作者参加YOLO(You Only Live Once)项目面试的经历与心得,旨在为即将参与面试的读者提供有价值的参考和建议。 YOLOv5 和 YOLOv8 是两种实时目标检测算法,在原有基础上进行了改进与优化。 **关于YOLOv5:** YOLOv5 在设计上基于 YOLOv4,并进行了一系列的调整,以提高其性能和效率。它将 Focus 模块替换为一个 6x6 的卷积层,这在某些 GPU 设备中更为高效。同时,在数据预处理阶段,YOLOv5 使用了 Mosaic 数据增强方法以及自适应锚框计算、图片缩放等技术。 **YOLOv5 和 YOLOv4 相比:** 1. **相同点:** - 两者都采用 CSPDarknet53 作为主干网络(backbone),并使用 PANET 结构来聚合特征。 2. **不同点:** - YOLOv5 实现了自适应锚框学习,而 YOLOv4 则没有这一特性。此外,在激活函数的选择上,YOLOv5 使用 leakyReLU 和 Sigmoid,而在主干网络中则使用 mish 激活函数的复杂度较高。 - 在网络输入的第一层增加了 Focus 结构是另一个区别点。 **关于YOLOv8:** 基于 YOLOv5 的改进和优化,YOLOv8 引入了 CSP 和 C2f 两种结构。CSP 分为 backbone 中的 CSP1_X(其中 X 表示组件数量)与 Neck 中的 CSP2_X;而 C2f 结构则分为 backbone 中的 C2f1 和 Neck 中的 C2f2,它们都通过增加跳层连接来丰富特征信息,并减少计算量。 **注意力机制:** YOLOv8 采用了 CBAM(Convolutional Block Attention Module)和 SE(Squeeze-and-Excitation)两种注意力机制。CBAM 包含通道和空间两个部分的注意力模块,而 SE 则通过挤压步骤与激发步骤来实现特征图的关注。 总之,无论是 YOLOv5 还是 YOLOv8,在目标检测领域的应用都展示了它们在性能上的巨大提升,并且这些改进也反映了深度学习技术的发展趋势。
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    本资源提供了一份详细的8层笔记本电脑主板PCB设计文件,采用行业标准的ALLEGRO 16.6软件格式。这份文件为电子工程师、设计师及相关专业人士提供了宝贵的参考和学习材料,涵盖了从原理图到布局布线等各个环节的设计细节。 分享了一款8层设计精良的笔记本电脑主板PCB文件,使用Cadence Allegro 16.6软件打开。
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    本资料为个人在学习计算机图形学过程中的笔记汇总与心得分享,涵盖基本概念、算法原理及应用实践等内容。适合相关课程学习或研究参考使用。 计算机图形学整理笔记:本次内容主要围绕计算机图形学的相关知识点进行总结与归纳,帮助学习者更好地理解和掌握该领域的核心概念和技术细节。