资源列表
双均线交叉交易系统
- 双均线交叉，伴有箭头提示，均线参数根据自己的习惯设置，适用于MT4平台
DDE
- 红外图像细节增强仿真，其中使用双边滤波器进行图像分层。带测试源数据。(Infrared image detail enhancement, with test source data)
程序
- 计算一个方柱的散射的波形，并求其RCS。方柱的网格总数是N=500个，时间步为1200步。网格尺寸为lamda/18,时间间隔是ddx/2*c，c为光速。脉冲源位于中心。方柱边长为7*lamda。并与相同尺度的球的散射场进行对比(Calculate the scattered waveform of a square column and find its RCS. The total number of grids of the square column is N=500 and the t
《Python+Cookbook》第三版中文v2.0.0
- 用于学习python与cookbook的一本书，适用于python小伙伴(A book for learning Python and cookbook, for Python buddies)
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》
- 本书主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉，语音识别、自然语言处理中的相关应用，适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料，也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术(This book mainly introduces the core algorithms of deep learning, as well as relevant applications in computer vision, speech recognition and natural languag
SHA204A-I2C-STM32
- 基于stm32的atsha204的程序加密源码亲测可用(Encrypted source code of atsha204 program based on STM32 is available for personal testing)
鸢尾花分类
- 使用四种方法进行鸢尾花分类：最小距离分类器，K 近邻法，感知器，Fisher 准则。(Four methods are used to classify iris: minimum distance classifier, K-nearest neighbor method, perceptron and Fisher criterion.)
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
基于粒子群优化算法的特征选择SVM分类
- 针对“BreastCancer”数据集，作为对比，第一次对特征集直接进行SVM分类，第二次使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(For "BreastCancer" data set, as a comparison, the first time the feature set is directly classified by SVM, and the second time the feature set is selected
STM32F103RCT6 RBT6核心板例程 PWM
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STM32F103RCT6 RBT6核心板例程 pwm输出加adc
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STM32F103RCT6 RBT6核心板例程 步进电机驱动程序
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