简介：

简介：

简介：我是鱼：郁闷!

简介：

简介：此浮点库包含15个子程序(数值转换、四则运算、浮点数处理等),不含函数库.

简介：故障现象：在卸载Alcohol120％后，由它虚拟出的光盘驱动器并没有随着它的卸载而从资源管理器中消失，同时查看“设备管理器”会发现它并没有与物理光驱发生冲突。

简介：本人虽从事电脑维护工作时间不长，不过还算不些心得：遇到奇怪的问题时一事实上要多方面多角度地去考虑。以下是我的经历：某日，一人抱来一台老机子——810的主板，赛扬433的CPU，机箱是金河田的（型号记清了），电源是金河田原装的，故障是开不了机。打开机箱把DEBUG卡（这是一种故障检测卡）插上去，再开机，DEBUG卡上显示为00，看来是主板或者电源又或者是CPU出了问题，

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：随着人工智能的发展，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用，是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念，详细描述了BP神经网络的原理，并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式，分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值，并能通过各种优化方式提高识别精度。

简介：摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体的数据交换。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：我的系统为Windows2000Professional+SP4．前段时间不慎使机器先后感染了三种病毒:“新欢乐时光”，“爱情后门”和“劳拉’．在使用杀毒软件正常查杀病毒后．给系统留下了一点后遗症．带来了许多麻烦．下面就向大家介绍这些病毒后遗症的现象及治疗方法．