最初就是为测试测量而设计的，因而测试测量也就是现在LABVIEW最广泛的应用领域。经过多年的发展，LABVIEW在测试测量领域获得了广泛的承认。至今，大多数主流的测试仪器、数据采集设备都拥有专门的LabVIEW驱动程序，使用LabVIEW可以非常便捷的控制这些硬件设备。同时，用户也可以十分方便地找到各种适用于测试测量领域的LabVIEW工具包。这些工具包几乎覆盖了用户所需的
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2024-07-11 18:06:58
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# 用Excel实现深度学习
## 一、整体流程
为了实现在Excel中进行深度学习，我们需要经过以下步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 训练神经网络 |
| 4 | 测试模型效果 |
## 二、具体步骤
### **1. 数据准备**
在Excel中，我们需要准备训练数据和测试数据，通常使
原创
2024-05-29 03:44:12
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高斯噪声高斯噪声是指噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。由于高斯噪声在空间和频域中数学上的易处理性，这种噪声(也称为正态噪声)模型经常被用于实践中。高斯随机变量z的概率密度函数由下式给出： 其中z表示灰度值，μ表示z的平均值或期望值，σ表示z的标准差。标准差的平方称为z的方差。高斯函数的曲线如图所示。高斯滤波二维高斯是构建高斯滤波器的基础，其概率分布函数如下所示： 正态分布是一种钟形曲线，越接近中
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2024-01-29 14:25:54
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1. 前言图形的动画是由平移、旋转、和缩放三种基础的变换方式组成。之前的文章里，分享了下如何进行图形的平移。《webgl变换：深入图形平移》 ，文章中使用了两种方法来实现一个图形的平移操作，直接在着色器源代码里实现通过矩阵的方式实现。而且通过推导得出了平移矩阵(列主序)| 1 0 0 0 || 0 1 0 0 || 0 0 1 0 || Tx Ty Tz 1 |1.1 两种方式对比优点缺点源代码1
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2023-11-26 15:10:10
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说起EXCEL，几乎是无人不知，无人不晓，几乎所有的电脑都会安装这一款由微软公司开发的数据处理软件。这款软件非常强大，无论是做数据统计，还是做数据分析，或者是做数据可视化，EXCEL全都可以搞定。这款轻量级的数据分析软件从诞生之日起，就注定是为普通大众服务的，而且在大学里的计算机考试里，EXCEL也是一门必考的知识。在各大中小企业里，懂得EXCEL已经是最基本的要求了，无论你是企业高层，还是一线员
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2023-10-09 15:18:54
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# 实现深度学习噪声的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解并实现"深度学习噪声"。首先，让我们来了解整个过程的流程，然后逐步解释每个步骤的具体操作。
## 流程概览
以下是实现深度学习噪声的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 创建模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 添加噪声
原创
2024-01-19 03:49:43
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# 实现深度学习噪声的步骤
## 1. 引言
深度学习噪声是指通过在深度学习模型中引入噪声来增强模型的鲁棒性和泛化能力。在本文中，我们将介绍如何实现深度学习噪声，并提供详细的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现深度学习噪声的步骤，我们将使用Python和TensorFlow库来完成。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入所需的库和模块
原创
2023-09-08 13:30:26
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创建项目安装脚手架// 1 首先我们要全局安装一下这个
npm install -g create-react-app
//2 创建项目
create-react-app my-app (my-app这个是自定义的名称)主要依赖 react, react-dom, react-scripts然后运行cnpm run start删除多余内容src里面只保留app.js/index.jsapp.js
在Windows上进行深度学习是完全可行的。下面我将为你详细介绍整个过程，并给出相应的代码示例。
## 流程
下表展示了在Windows上进行深度学习的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Python环境 |
| 步骤二 | 安装深度学习框架 |
| 步骤三 | 准备数据集 |
| 步骤四 | 构建模型 |
| 步骤五 | 训练模型 |
| 步骤六
原创
2023-11-28 11:19:30
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噪声噪声是游戏编程的常见技术，广泛应用于地形生成，图形学等多方面。 那么为什么要引入噪声这个概念呢？在程序中，我们经常使用直接使用最简单的rand()生成随机值，但它的问题在于生成的随机值太“随机”了，得到的值往往总是参差不齐，如下图使用随机值作为像素点的黑白程度： 而使用噪声，我们得到的值看起来虽然随机但平缓，这种图也看起来更自然和舒服： 而根据wiki，现在
作为CV初学者，日常记录一些学到的小知识一、噪声什么是噪声呢？图像噪声是图像在摄取或传输时所受的随机信号干扰，是图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素。很多时候将图像噪声看成是多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度分布函数。图像噪声是多种多样的，其性质也千差万别，所以了解噪声的分类是很有必要的。常见的噪声包括椒盐噪声、高斯噪声等等。1.椒盐噪声椒盐噪
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2023-08-16 14:54:10
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LabVIEW可以做深度学习的描述
在当前的技术环境中，LabVIEW不仅用于传统的数据采集和仪器控制，还逐渐融入深度学习的领域。这种变化使得工程师和科研人员能以更高效的方式进行数据分析和自动化。接下来，我将以一种系统化的视角，整理出如何在LabVIEW环境中实现备份策略、恢复流程等内容。
## 备份策略
有效的备份策略是保障数据完整性的首要任务。为了实现有效备份，我实施了一个周期性计划，使
JPDA 概述所有的程序员都会遇到 bug，对于运行态的错误，我们往往需要一些方法来观察和测试运行态中的环境。在 Java 程序中，最简单的，您是否尝试过使用 System.out.println() 来输出您的 Java 程序的执行中的各种变量状态来发现您的 Java 程序运行时的问题？这种方式方便易用，在一些简单的情况下能够解决您的问题，但是如果当您的程序运行在远程环境上，或者当前环境不
硬件环境：开发工程师：Retina MBP 13 寸（8 GB 内存 + 2.6 ~ 2.8 GHz i5 CPU + 256 ~ 512 GB SSD） + Dell U2312 HM （23 寸，1920 x 1080 分辨率）。我当初入职时是 MBP 13 寸（8 GB 内存 + 2.9 GHz i7 CPU + 512 GB 机械硬盘），现在入职都变成 Retina 屏了，电脑坏了或淘汰了
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2024-01-19 23:09:12
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一、介绍Allan方差是一种分析时域数据序列的方法，用于测量振荡器的频率稳定性。该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。该方法易于计算和理解，是目前最流行的识别和量化惯性传感器数据中存在的不同噪声项的方法之一。该方法的结果与适用于惯性传感器数据的五个基本噪声项有关。这些是量化噪声、角度随机游走、偏置不稳定性、速率随机游走和速率斜坡。 时域信号Ω(?)的Allan方差分析是计算其根A
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2024-09-16 10:29:29
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2-1. 简介第1章讲述了由电磁噪声所引起干扰的机制及抑制噪声的概述。噪声抑制主要是以使用屏蔽和滤波器作为典型手段，在噪声传播的路径中实现噪声抑制。为了有效使用这些手段，对电磁噪声产生和传播机制的充分了解就尤为重要。就噪声源而言，充分参考第1章中说明的噪声产生的原理，有三种因素: 噪声源、传播路径及天线（假设噪声干扰最终是以电磁波形式传播，天线亦包含在内）[参考文献 1]，如图2-1-1(a)所示
目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?
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2024-07-13 15:30:17
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imu噪声的建模理解前言一、IMU噪声模型简述二、两篇文档中关于imu噪声模型的描述三、Allan standard deviation (AD)读取imu内参 前言参考An introduction to inertial navigation 加深对 kalibr中的imu noise model的理解。一、IMU噪声模型简述imu的噪声模型可由下式表示： m表示的是imu的测量值measu
# 3D图片可以做深度学习吗？
在深度学习的浪潮中，2D图像处理已经相对成熟，而3D图像的处理则吸引了越来越多的研究者和开发者的关注。3D图片不仅包含了物体的形状和结构信息，还能提供关于其空间关系的更多信息。那么，3D图片到底能否用于深度学习呢？答案是肯定的。
## 3D图像与深度学习
传统的深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）通常是针对2D图像设计的，这使得处理3D图像变得略显复杂。3D
一、AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的Ad
