资源列表
node2vec spark代码
- 实现了node2vec图数据的生成，可以进行node2vec图模型的训练
canny
- Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。
基于DSP上dm642的帧差法检测移动目标
- 基于DSP上dm642的帧间差分法对运动目标的检测，供大家参考学习
单片机控制的继电器c程序
- 基于单片机对继电器的控制，纯c程序，供大家参考学习
基于DSP的帧差法检测移动目标
- 基于dsp上调试帧间差分法对运动目标的检测，芯片使用的是DM642J进行软仿真。
mnist手写数字识别
- 本代码运行良好，代码包括全连接网络和卷积网络，同时附有数据集，非常方便初学者使用。
ResNet-Tensorflow-master
- 使用tensorflow框架对高光谱图像进行识别、分类(Recognition and classification of hyperspectral images using densenet structure)
CNN_Hyperspectral_Classification-master
- 使用神经网络进行训练，对高光谱普图像进行分类(Using neural network to train and classify hyperspectral images)
SAPSO
- 模拟退火优化的粒子群算法，主要避免局部最优。(Particle swarm optimization with simulated annealing optimization mainly avoids local optimization)
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称
yolo3-pytorch-master
- 利用pytorch的平台搭建了yolo3目标检测算法，实用性很强(Using tensorflow platform, yolo3 target detection algorithm is built, which is very practical)
小波神经网络
- 小波神经网络预测代码 可以用来进行交通流量预测(the code about BP ,which can be use to predict)