最终项目

当前话题为您枚举了最新的 最终项目。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Aztech 数据挖掘最终项目
Aztech 数据挖掘项目的最终成果。
数据挖掘最终项目 2021 春季
图像导入和缩放:导入数据集,调整图像大小,归一化像素值。 模型构建:部署 EfficientNetB7 模型,记录模型信息。 相似度向量数据集:创建特征向量数据集,通过神经网络处理每个图像。 相似性度量:计算 Jaccard 和余弦相似度,搜索最佳匹配。 可选项:微调模型,裁剪图像。
Matlab下阻抗控制代码MSRDM最终项目
作者:Daniel Tar,主管:Emmanuel Dean博士,Simon Armleder,Maximilian Bader。日期:2021年3月18日,位于慕尼黑。图片和视频存放在res文件夹。先决条件:使用ROS Melodic和util文件夹提供的库。准备步骤:导航至项目根目录,使用catkin_make编译项目。使用source devel/setup.bash获取bash设置。如果catkin_make失败,可尝试故障排除:运行命令catkin_make --pkg object_msgs。运行程序方法:在单独的终端中执行以下命令(确保提供setup.bash文件的来源):启动模拟器:roslaunch tum_ics_ur10_bringup bringUR10-simulator.launch gui:=true;启动控制器:roslaunch tum_ics_ur10_controller_tutorial testSimpleEffortCtrl.launch。
正弦信号的Matlab代码-ECSE 444最终项目
使用FastICA创建音频应用程序,团队成员包括特里斯坦·布查德(Tristan Bouchard)、亚历克斯·马西奥特拉(Alex Masciotra)、托马斯·菲利彭(Thomas Philippon)、内耶·阿拉姆(Nayem Alam)。项目目标是在基于ARM Cortex-M4内核的STM IoT节点上使用STM32L4 MCU实施音频应用程序,通过快速独立分量分析(FastICA)算法进行盲源分离(BSS)。项目使用Keil μVision5 IDE进行Embedded-C编程,借助CMSIS-DSP库。
CS545最终项目使用Matlab实现的DFT源代码
当前项目状态下,DFT的Matlab源代码已整合于实用程序库TDImage(3d_img。),用于处理3维空间中的图像。TomoImage(tomo_img。)作为层析投影的模板类,用于处理图像的不同视角和位置。代码中还包括了dft.h和img_iters.h中的功能,后者包含FOREACH_PIXEL宏,用于像素级别的遍历。此外,err_macros.h中定义了POST_ERR、POST_WARN和POST_INFO宏,用于处理流代码中的错误信息。虽然代码已编译通过,但尚未进行实际测试,最终版本将支持WPI图像格式的几乎完全堆叠。
SQL竞赛最终赛试题
SQL竞赛最终赛试题
Matlab R2012b代码大学UG计划最终年度项目资料库
Matlab R2012b代码#CustomBotConsole作者:Kenshin Himura(Sudarsan Balaji),Balakumar S,Yaswanth Kodavali 许可证:GNU GPL v3(请参阅COPYING.texi) 自述文件版本:1.4 描述 此存储库包含与我们最后一年项目相关的各种项目和目录。主要项目目录解释如下。 customBotConsole 使用Microsoft Visual Studio 2012 Ultimate(以下称为VS2012)(用C++构建),处理和编码用于Windows的自定义控制台应用程序,以处理配备Sick LMS100的Pioneer-3AT移动机器人的视野范围为-135至+135度,每次扫描总共提供541个读数。与GNU GPL 2.0一起使用的ARIA库,没有对源进行任何修改(到目前为止)。也可以在LICENSE.txt中找到ARIA的许可证,该许可证也成为该程序的强制性许可证。 xInputTest 包含我们的C+
Matlab人脸检测框架视频检测代码 多伦多大学CSC420最终项目
多伦多大学计算机视觉项目中,所有数据(包括clip1-3,火车数据,代码数据,face_final.mat,sift包和track包)均已删除。clip_*目录包含各种新闻节目的3个短片段。train_data包含男性和女性面部的训练示例。Gary B. Huang, Marwan Mattar, Honglak Lee和Erik Learned-Miller提出了学习从零开始对齐的方法。每个男性/女性面部附带一个mat文件,包含左眼、右眼、鼻子和嘴巴的4个点。
最终合并-临近度矩阵更新策略
在“数据挖掘原理与实践”第五章PPT中,“最终合并”步骤更新临近度矩阵的方法如下: 假设有两个簇即将合并:C1和C4,合并后的新簇命名为U。 合并前: C1、C2、C3、C4、C5之间的临近度矩阵 合并后: U、C2、C3、C5之间的临近度矩阵 新的临近度矩阵需要计算U与C2、C3、C5之间的临近度值。具体的计算方法取决于所选用的簇间距离度量方法。
SQLite口袋参考手册最终版
SQLite口袋参考手册最终版是一份详尽的SQLite数据库管理工具,适用于开发人员和数据库管理员。它包含了SQLite数据库的基本操作指南,帮助用户快速了解和使用SQLite的各种功能和命令。这个手册是开发者在日常工作中的必备工具,提供了数据库管理和优化的关键技术。