適合轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)的人，該附件包括高等轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)理論技術(shù)及應(yīng)用；還有鐘一諤教授的書籍，轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)入門知識(shí)等。
標(biāo)簽： 轉(zhuǎn)子 動(dòng)力學(xué)理論
上傳時(shí)間： 2019-05-24
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看到引言我就喜歡這本書，真的應(yīng)該是最好的放大器技術(shù)書籍，ADI邀請西安交大楊建國教授寫的，語言簡單易懂、輕松活潑。雖然看了電子版，還是掏錢買了本紙質(zhì)版！
標(biāo)簽： 放大器
上傳時(shí)間： 2019-06-15
上傳用戶：GUYUERENWEI
微帶天線設(shè)計(jì)的必讀書籍，由國內(nèi)著名電磁學(xué)專家鐘順時(shí)教授編寫
標(biāo)簽： 微帶天線
上傳時(shí)間： 2020-03-08
上傳用戶：九州彎月
北京大學(xué)微電子學(xué)院的教授經(jīng)典集成電路設(shè)計(jì)授課課件
標(biāo)簽： 集成電路
上傳時(shí)間： 2021-11-25
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教授數(shù)模仿真技術(shù)，PPT,不可多得的教材
上傳時(shí)間： 2021-12-09
上傳用戶：chengab
EMC設(shè)計(jì)與整改-呂英華教授
標(biāo)簽： emc
上傳時(shí)間： 2021-12-14
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ROST Content Mining軟件簡稱ROST CM軟件，即內(nèi)容挖掘分析軟件。它是由武漢大學(xué)沈陽教授及其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的,專門用來進(jìn)行文本內(nèi)容處理的一-款軟件。ROSTCM軟件具有分詞處理、高頻詞提取、情感分析、語義網(wǎng)絡(luò)分析、流量分析、可視化分析等一系列功能，一經(jīng)推出便受到社會(huì)和學(xué)界的廣泛關(guān)注。截至目前已有眾多學(xué)者、科研人員和學(xué)生等群體紛紛使用這一分析工具展開了相應(yīng)研究。
標(biāo)簽： ROSTCM
上傳時(shí)間： 2021-12-26
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本書是為普通高校和高職高專學(xué)生編寫的基礎(chǔ)課教材《高等數(shù)學(xué)》，內(nèi)容包括函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)及其應(yīng)用、不定積分、定積分及其應(yīng)用、空間解析幾何、多元函數(shù)微分學(xué)、二重積分、微分方程，級(jí)數(shù)等。 本書本著“立足基本理論和基礎(chǔ)知識(shí)，普及科學(xué)教育，適應(yīng)專業(yè)需要，保證未來發(fā)展”的指導(dǎo)思想，按照“必需、夠用”的原則，努力提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和數(shù)學(xué)素養(yǎng)，增強(qiáng)應(yīng)用數(shù)學(xué)的能力。
標(biāo)簽： 高等數(shù)學(xué) 微積分
上傳時(shí)間： 2022-01-06
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雷達(dá)原理(第四版)，作者是西安電子科大的丁鷺飛教授。本文檔為掃描版本，清晰度一般。
標(biāo)簽： 雷達(dá)
上傳時(shí)間： 2022-01-25
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這是我在做大學(xué)教授期間推薦給我學(xué)生的一本書，非常好，適合入門學(xué)習(xí)。《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書中包含30多個(gè)代碼示例，步驟講解詳細(xì)透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識(shí)點(diǎn)。在學(xué)習(xí)完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個(gè)小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認(rèn)為，這本書和代碼是初學(xué)者入門深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集），并對其中一些圖像進(jìn)行了本地化，代碼全部測試通過。（請按照文件順序運(yùn)行，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識(shí)點(diǎn)，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預(yù)測房價(jià)：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化）
標(biāo)簽： python 深度學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間： 2022-01-30
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