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tensorflow-2.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 适用于Python3.6 原网址下载慢，放这儿供大家用
2020-10-27
tensorflow_gpu-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
本文件为python3.7版本对应的tensorlow的gpu版本的文件，可以通过pip 安装，本文件为python3.7版本对应的tensorlow的gpu版本的文件，可以通过pip 安装
2020-10-27
最全multisim9到multisim14仿真合集（最全合集）.rar
基于multisim 的数电、模电的仿真文件，收集了网上大部分的资料，合并一起，奉献给大家，一起学习，一起进步！
2020-09-21
Relating forearm muscle electrical activity to finger forces.pdf
sEMG 信号是很容易采集的，但是要想理解和解释所采集到的EMG信号是非常困难的。对EMG信号进行分析可以让我们具备理解肌肉中力的产生机制以及肌肉如何产生运动的能力。但如何提取这些信息取决于适当的信号获取办法。常规的EMG信号提取过程三个步骤： 信号采集，信号调节和信号处理
2019-07-03
eeglab_2019版，最新版电生理数据处理工具箱
EEGLAB是一个交互式Matlab工具箱，用于处理连续和事件相关EEG、MEG和其他电生理数据，其中包括独立分量分析（ICA）、时间/频率分析、伪影抑制、事件相关统计以及多个有用的平均和单次试验数据的可视化模式
2019-06-30
Python机器学习实践指南（Alexander 著；黄申 译）
非常清晰，强烈推荐！
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。, 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。, 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
2018-03-07
蔡立耑：量化投资以Python为工具
非常清晰，上标下标都很清楚，值得下载，强烈推荐。
主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python语言进行实战。由三部分组成：首先，对Python编程语言的介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python语言处理数据的方法，灵活运用Python语言解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础与量化投资的类型等方面；最后，将以上两部分内容结合起来，讲述如何在Python语言中构建量化投资策略。
2018-03-07
DCMTK3.6 编译好的相关库文件与头文件，可直接使用
最新的dcmtk3.6，先CMAKE后，在VS2010下编译后的全部文件
在bach build 里，选择 install 项的编译，得到的编程开发用的相关库与头文件.
可直接在自己的项目里使用。
2016-02-10
dcmtk3.6开发SDK 已在VS2010下编译-9
最新的dcmtk3.6，先CMAKE后，在VS2010下编译后的全部文件
在bach build 里，选择 install 项的编译，可得到编程开发用的相关库与头文件, 通常是放在 c:\programe files\dcmtk 目录下
2016-02-10
dcmtk3.6开发SDK 已在VS2010下编译 8
最新的dcmtk3.6，先CMAKE后，在VS2010下编译后的全部文件
在bach build 里，选择 install 项的编译，可得到编程开发用的相关库与头文件, 通常是放在 c:\programe files\dcmtk 目录下
2016-02-10
dcmtk3.6开发SDK 已在VS2010下编译- 7
最新的dcmtk3.6，先CMAKE后，在VS2010下编译后的全部文件
在bach build 里，选择 install 项的编译，可得到编程开发用的相关库与头文件，通常是放在c:\programe files\dcmtk 目录下
2016-02-10
模式识别中概率相关习题与解答
概率论是一门研究随机现象统计规律的数学学科,是人们了解“不确定性”数学现象的重要工具,从2000年新课程高考以来,概率和统计是重要的考核内容,并且几年来,考查的力度逐渐加大,考查的热点一直围绕以下几方面进行:
等可能事件的概率;
互斥事件有一个发生的概率;
相互独立事件同时发生的概率;
次独立重复试验发生了 次的概率;
由于在解决一个随机事件问题时,常常是一个复合事件,因此,必须对所研究的随机事件进行模式识别,这是解决概率和统计问题的关键.
2009-05-08
空空如也
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