资源列表
纸张计数显示装置
- 纸张计数，看采集数据精确程度，基本40张没问题，每个人有不同的方案，仅供参考(Paper counting, to see the accuracy of data collection, basically 40 pieces of no problem, each person has a different plan, for reference only.)
mtsvm
- 多分类孪生支持向量机,主体是-1 1的2分类孪生支持向量机，采用onevsone改编成多分类的孪生支持向量机(multi classification twin support vector machine, kernel code is binary-classification twin support vector machine ,constructed it as a multi classification twin support vector machine by using O
Semantic-Segmentatiomaster
- 遥感图像的语义分割，分别使用Deeplab V3+(Xception 和mobilenet V2 backbone)和unet模型(Semantic segmentation of remote sensing images using Deeplab V3+ (Xception and Mobilenet V2 backbone) and UNET models)
CNN_Pavia-master
- 使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.p
SRC_SOMP_matlab-master
- 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现(MATLAB Code Implementation of Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Image Classification)
labview control 三菱PLC 编程口通讯
- LabVIEW and PLC based on MELSEC-FX2N
yolo V3
- 这个版本作者已经编译过了 可以在WIN系统上运行 YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。 在基本的图像特征提取方面，YOLO3采用了称之为Darknet-53的网络结构（含有53个卷积层），它借鉴了残差网络residual network的做法，在一些层之间设置了快捷链路（shortcut connections）。
自适应线性神经网络代码
- 比较不同学习速率，初始条件对学习的影响，4个模式，输出维数4
pushboard
- 用于三维条件下的推板造波法udf,冲程与周期可修改，附带消波udf和cas文件(generating waves with pushboard under 3D condition)
若干面试题的MATLAB程序
- 包含若干个MAT LAB实现的面试算法编程题：小母牛繁殖问题，苹果捆绑销售问题，简单的数值排序，猴王游戏等
fpga 实现 串口通信
- 串口通信，可以任意修改波特率， 亲自验证过，通信可靠，采用verilog HDL语言编写，代码包含注解
moblienetV3
- 基于moblieNetV3的tensorflow实现的YOLO V3，里面有训练测试代码。