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DigitRec
- 数字识别系统源代码: 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90％。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“
digital-recognise
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ 另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图
baotong
- 报童问题的计算机仿真 ％tm一轮实验的预定模拟天数 ％t一轮实验的仿真天数累积值 ％z订报量 ％z 最优订报量 ％g订报量z之上界 ％s1损失值之累计值 ％s最小损失值值 ％r按概率分布产生随机售报量样本-newsboy problem of computer simulation% tm an experimental simulation of the target number of days a t% of the experimental days of
digitshibie
- 图形数字识别： 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别 识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中-graphics figures recognition : the first step : training netw
szsbxtydm
- 数字识别系统源代码.rar 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90％。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意
rome-samples-0.9-src
- It is used to explain how to use R
BPSK Transmitter
- The basic parts of the BFSK transmitter are the preamble and the data input circuit. The preamble sequence is positioned in front of each packet of 122 bits for a total of 128 bits packet. The main purpose of the preamble is to facilitate the recepti
Inside Direct3D
- As Windows"R" becomes a widely accepted platform for popular games, its 3D class libraries continue to gain in popularity with developers. INSIDE DIRECT3D"R" provides the lowdown on Direct3D from a respected writer with solid conn
Sealrecognition
- 1、编制程序显示印章图像（24位真彩色位图）； 2、读出位图中每一像素点的（R，G，B）样本值； 3、以RGB其中某两个（或三个）为坐标，取一定数量的图像点为分析样本，分析其坐标系中的分布； 4、采用本章学习的方法找到分类判别函数，对这些样本进行分类；（要求首先将印章与底纹区分，如有可能将印章、底纹、签字区分） 5、将分类后的结果标记到原始图像上，检查其效果。 -1, the preparation procedures showed that the seal image
ANACOR
- 对应分析correspondence analysis(ANACOR) [G,F,A]=ANACOR(X)，X为原始数据 p X n维 即有n个样本，每个样本由p个变量来描述。返回F为R型因子分析后的结果，Q为最后的结果,A=ZZ 。-Correspondence analysis correspondence analysis (ANACOR) [G, F, A] = ANACOR (X), X for the original data p X n that is n-dimension
SymbianSamples
- some useful samples about Symbian S60
shuzishibie
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
Neural-network-recognition-system
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－
DigitRec
- 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作
chap11
- 数字验证码识别，需要训练。目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目
shenjingwangluo
- 本分析了单一模型和混合颤测模型的原理及 建模思想，将混合预测模型弓I入财务困境问题的研究，并通过筛选选取r 20个 财务指标构建预警模型。由于前人研究使用的“配比，’样本选择具有较强的主观 性，作者尝试性的采用随机选取方式在我国2007年深沪两市的1413家上市公司 中抽取了三组样本，分别用于训练和检验。最后对单一模型和三组混合模型进行 了比较分析，结果显示组合预测模型的精确性、稳健性等方面优于其他模型，有 着更好的预测效果。-This analysis of a sin
fit_maxwell_pdf
- fit_maxwell_pdf - Non Linear Least Squares fit of the maxwellian distribution. given the samples of the histogram of the samples, finds the distribution parameter that fits the histogram samples. fits data to the probability of the form:
fit_ML_laplace
- fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the laplace distribution of i.i.d. samples!. Given the samples of a laplace distribution, the PDF parameter is found fits data to the probability of the form: p(x) = 1/(2*b)*exp(-abs(x-u)/b)
RxJava2-Android-Samples-master
- Rx java hi h r u ...plz check this file once of u need else dont use
R_musicanalysis
- 鸟的声音分析 示波图 时间分析 产生并播放一些声音 混合两个音乐文件的样本(analysis of the sound produced by a bird an oscillogram a temporal analysis generate and play some sounds mix samples of two music files)