《UML2面向对象分析与设计（第2版）谭火彬编著》+UML复习资料链接:谭火彬教材电子版+UML选择填空大题试卷资料（保有用）UML基础1.1UML是什么？UML（统一建模语言）是一种用于软件系统建模的标准化语言，它提供了一套丰富的符号和图表，用于描述软件系统的结构、行为和交互。UML通过图形化的方式帮助软件工程师和其他利益相关者更好地理解、设计、可视化和通信软件系统的各个方面。1.2UML的优势

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

答:CPU和外设之间的信息交换存在以下一些问题:速度不匹配;信号电平不匹配;信号格式不匹配;时序不匹配。

时间序列的出现是为了解决带有时间戳，并考虑了数据点之间的时间相关性的数据，相信大家在学习时序中遇到了不少的难点。

1、动作检测DiffTAD:TemporalActionDetectionwithProposalDenoisingDiffusion基于扩散方法提出一种新的时序动作检测（TAD）算法，简称DiffTAD

GreptimeDB是格睿科技（Greptime）公司研发的一款开源时序数据库，其源代码[1]在GitHub平台公开发布。

输入层：输入数据卷积层：提取图像特征池化层：压缩特征全连接层：为输出准备，形同一维神经网络，下文不另起文笔描述2.神经网络与CNN对比左边为神经网络，右边为卷积神经网络。

文章目录前言一、串行通信是什么二、I²C2.1I²C是什么2.2I²C涉及到的线2.3I²C的时序三、风扇的操作3.1关于pcf85743.2风扇的接口函数IO拓展芯片的定义初始化PCF8574初始化IO

需要了解微处理器架构、外设时序以及电路原理,并能根据数据手册完成外设驱动开发。同时需要掌握C语言,能够根据系统要求设计软件程序。嵌入式系统资源有限,开发工作比较困难。

AAAI今年共有12100篇投稿（MainTechnicalTrack），有9862篇经过严格审稿，共录取了2342篇论文，录取率23.75%。12月19日，为AAAI2024camera-ready的截止日期，AAAI24效率很高，也很快放出了录取论文的标题和作者。AAAI2024将在2024年2月20日到27日于加拿大温哥华举行。本文总结了2024AAAI上有关时空数据（spatial-tem

时间序列Topic：时序预测，异常检测，时域频域，大模型等时空数据Topic

画完美推动四角形，填写13:28循环序，13:20共时序。图片发自App图片发自App图片发自App

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机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后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

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

目录一、定时器功能概述1、基本定时器（TIM6&TIM7）工作原理时序2、通用计时器（TIM2&TIM3&TIM4&TIM5）时钟源外部时钟源模式1&2外部时钟源模式2外部时钟源模式1定时器的主模式输出输入捕获

这篇文章通过前景点筛选、由粗到精细化、窗口时序融合方式构建一种稀疏化表达的BEV特征表达。

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

文章目录1.时序控制分类2.时延控制2.1常规时延2.2内嵌时延2.3两者区别：3.事件控制3.1一般事件3.2命名事件3.3敏感列表3.4电平敏感事件1.时序控制分类Verilog提供了2大类时序控制方法

时序控制通过时延控制和事件控制两种方式实现。时延控制可以分为常规时延与内嵌时延。事件控制主要分为边沿触发事件控制与电平敏感事件控制。文章目录3.1Veril

QuartusSettingFile，是Quartus工程的配置文件；包含一个Quartus工程的所有约束，包括工程的软件版本信息、FPGA器件信息、引脚约分配、引脚电平分配，编译约束和用于ClassicTimingAnalyzer的时序约束

寄存器的时延也是可以控制的，这部分在时序控制里加以说明。连续赋值时延一般可分为普通赋值时延、隐式时延、声明时延。下面3个例子实现的功能是等效的，分别对应3种不同连续赋值时延的写法。

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

串口两线操作接收引脚TX串口两线操作发送引脚GND电源地引脚DC-5V电源引脚，3.3-5VDAC-RDAC输出右声道引脚DAC-LDAC输出左声道引脚SPK-喇叭-引脚SPK+喇叭+引脚二、一线操作（1）时序图

VictoriaMetrics是一个快速高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库，可以作为Prometheus的长期远端存储，具备的特性有：-支持prometheus查询api，同时实现了一个metricsql

文章目录前言uml基本概念常见的uml图包括那些类图(classdiagram)例子基础类图样式类之间的关系泛化关系实现关系关联关系聚合关系组合关系依赖关系用例图(usercasediagram)时序图

PlantUML是一款强大的工具，通过简单的文本描述，能够生成UML图，包括类图、时序图、用例图等。PlantUML是一款强大的工具，用于绘制UML图和其他类型的图表，包括系统架构图。

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

目录DS1302介绍学会读芯片手册（DS1302芯片手册）封装引脚定义电源部分时钟部分通信部分总结列表内部结构图电源控制部分时钟控制部分寄存器部分访问部分寄存器部分的详细定义命令字时序的定义单字节读单字节写提前预告

让不同的进程看到了同一份资源，但是也带来了一些问题，比如共享内存会带来一些时序问题，造成数据不一致问题。

三月春风，只念一声，便温暖了时序。图片发自App春风不知归路，天边聚散云中，朝为新绿，暮作花红，花花叶叶亦醉清芳。无须寻东风，共赏此时景。别来相聚应无异，去年今日方相宜。

1.低速CAN2.高速CAN三、CAN协议层1.数据帧2.位时序3.数据同步过程（1）硬件同步（2）再同步补：硬件同步和再同步规则4.CAN总线仲裁（1）数据帧和遥控帧的优先级（2）标准

液晶控制构成三、液晶面板的控制信号1.LCD接口信号分类2.控制信号（1）RGB信号线（2）同步时钟信号CLK（3）水平同步信号HSYNC（4）垂直同步信号VSYNC（5）数据使能信号DE四、液晶数据传输时序五

文章目录前言一、介绍部分TIM简介了解定时器类型基本定时器框图通用定时器框图高级定时器框图定时器级联关系所需简化定时器中断流程图时序部分预分频器时序计数器时序无影子寄存器计数器时序有影子寄存器计数器时序时钟树二

1.阻塞赋值与非阻塞赋值阻塞赋值与非阻塞赋值只存在于时序逻辑中//阻塞赋值与非阻塞赋值只有在时序逻辑中才有区别always@(*)case{a,b,c}0:out=8'b0000_0001;//此处既不是阻塞赋值

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max

文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介

WifiConfigStore初始化读取1、StoreData创建并注册2、WifiConfigStore读取2.1文件读取流程2.2时序图2.3日志1、StoreData创建并注册packages/modules

深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

时序匆匆，弹指一挥间，到新单位已经四年，也就是说在新的单位不知不觉已经过去了1460天。算一算，已经是我参加工作的第35个年头，人生易老，匆匆之间，岁月不饶人啊。

由于金融市场受多种因素影响且各影响因素间也存在一定复杂动态交互关系，导致金融时间序列成为一个具有非平稳性、时序相关性等特征的复杂系统，更加准确地把握金融时间序列的走势风向能够引导投资者正确的投资行为，相关的预测研究成为近几年的研究重点