by Randal L. Schwartz and Tom Phoenix ISBN 0-596-00132-0 Third Edition, published July 2001. (See the catalog page for this book.) the text of Learning Perl, 3rd Edition. Table of Contents Copyright Page Preface Chapter 1: Introduction Chapter 2: Scalar Data Chapter 3: Lists and Arrays Chapter 4: Subroutines Chapter 5: Hashes Chapter 6: I/O Basics Chapter 7: Concepts of Regular Expressions Chapter 8: More About Regular Expressions Chapter 9: Using Regular Expressions Chapter 10: More Control Structures Chapter 11: Filehandles and File Tests Chapter 12: Directory Operations Chapter 13: Manipulating Files and Directories Chapter 14: Process Management Chapter 15: Strings and Sorting Chapter 16: Simple Databases Chapter 17: Some Advanced Perl Techniques Appendix A: Exercise Answers Appendix B: Beyond the Llama Index Colophon
標簽： L. published Schwartz Edition
上傳時間： 2014-11-29
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by Randal L. Schwartz and Tom Phoenix ISBN 0-596-00132-0 Third Edition, published July 2001. (See the catalog page for this book.) Learning Perl, 3rd Edition. Table of Contents Copyright Page Preface Chapter 1: Introduction Chapter 2: Scalar Data Chapter 3: Lists and Arrays Chapter 4: Subroutines Chapter 5: Hashes Chapter 6: I/O Basics Chapter 7: Concepts of Regular Expressions Chapter 8: More About Regular Expressions Chapter 9: Using Regular Expressions Chapter 10: More Control Structures Chapter 11: Filehandles and File Tests Chapter 12: Directory Operations Chapter 13: Manipulating Files and Directories Chapter 14: Process Management Chapter 15: Strings and Sorting Chapter 16: Simple Databases Chapter 17: Some Advanced Perl Techniques Appendix A: Exercise Answers Appendix B: Beyond the Llama Index Colophon
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上傳時間： 2015-09-03
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主要針對圖像處理的opencv開源庫應用
上傳時間： 2017-02-12
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|- 數據科學速查表 - 0 B|- 遷移學習實戰 - 0 B|- 零起點Python機器學習快速入門 - 0 B|- 《深度學習入門：基于Python的理論與實現》高清中文版PDF+源代碼 - 0 B|- 《Python生物信息學數據管理》中文版PDF+英文版PDF+源代碼 - 0 B|- 《Python深度學習》2018中文版pdf+英文版pdf+源代碼 - 0 B|- 《Python編程：從入門到實踐》中文版+源代碼 - 0 B|- stanford machine learning - 0 B|- Python語言程序設計2018版電子教案 - 0 B|- Python網絡編程第三版 （原版+中文版+源代碼） - 0 B|- Python機器學習實踐指南（中文版帶書簽）、原書代碼、數據集 - 0 B|- python官方文檔 - 0 B|- Python編程(第4版 套裝上下冊) - 0 B|- PyQt5快速開發與實戰（pdf+源碼） - 0 B|- linux - 0 B|- 征服PYTHON-語言基礎與典型應用.pdf - 67.40 MB|- 與孩子一起學編程_中文版_詳細書簽.pdf - 69.10 MB|- 用Python做科學計算.pdf - 6.10 MB|- 用Python寫網絡爬蟲.pdf - 9.90 MB|- 用Python進行自然語言處理(中文翻譯NLTK).pdf - 4.40 MB|- 像計算機科學家那樣思考 Python中文版第二版.pdf - 712.00 kB|- 網絡爬蟲－Python和數據分析.pdf - 6.90 MB|- 圖解機器學習.pdf - 59.40 MB|- 凸優化.pdf - 5.70 MB|- 數據挖掘導論.pdf - 2.50 MB|- 數據科學入門.pdf - 13.30 MB|- 數據結構與算法__Python語言描述_裘宗燕編著_北京：機械工業出版社_，_2016.01_P346.pdf - 74.30 MB|- 神經網絡與深度學習.pdf - 92.60 MB|- 深入Python3...
標簽： python
上傳時間： 2022-06-06
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OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫，是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題，覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容，利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧，從解決問題和答疑解惑入手，以因特網上最新資料為藍本，深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理，范例實用、豐富，理論結合實踐，即使讀者只是略懂計算機視覺原理，也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面（HighGUI） 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學（morhing functions） 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug
上傳時間： 2013-07-18
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近年來，隨著多媒體技術、計算機網絡與通信技術的的快速發展，傳統的監控系統也不斷向著新的發展方向進行著不斷的更新與發展。進而隨著嵌入式技術的出現以及人們對降低監控系統成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系統的網絡視頻監控系統將成為新的研發熱點。 本文的目的是把嵌入式技術與計算機網絡技術相結合，構造一個性能穩定且具有較強處理能力的數字化遠程視頻監控系統。該監控系統以嵌入式Linux系統平臺作為服務器端，服務器程序在其上以后臺方式運行，等待監控系統環境中的客戶機使用瀏覽器向其發送訪問請求，實現在局域網乃至Internet網上對攝像頭的遠程控制。 文中把系統設計分為三大部分：系統硬件設計、嵌入式Linux在硬件平臺的實現和系統軟件設計。硬件設計部分首先提出了整個硬件系統的實現方案，接著詳細介紹了S3C2410處理器與存儲器、以太網控制器芯片以及USB和串口的接口電路設計；第二部分詳細敘述了嵌入式Linux在本系統硬件平臺的移植實現及應用程序的開發特點，重點講述了本系統平臺上Linux的引導加載程序Bootloader的設計過程；系統軟件部分首先介紹了USB接口攝像頭驅動在嵌入式Linux下的實現，重點講述了Video4Linux下視頻采集的實現，接著論述了如何實現圖像的JPEG壓縮，最后針對基于B/S模式的網絡通信系統結構，詳細闡述了網絡通信的具體實現過程和方法。 最后在辦公室局域網通過對系統測試，顯示了系統運行結果，實現了利用局域網或Internet網對遠程環境進行監控的功能。
上傳時間： 2013-07-04
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永磁同步發電機由于一系列高效節能的優點，在工農業生產、航空航天、國防和日常生活中得到廣泛應用，并且受到許多學者的關注，其研究領域主要涉及永磁同步發電機的設計、精確性能分析、控制等方面。 本課題作為國家自然科學基金項目《無刷無勵磁機諧波勵磁的混合勵磁永磁電機的研究》的課題，主要研究永磁電機的電磁場空載和負載計算，求出永磁電機的電壓波形和電壓調整率，為分段式轉子的混合勵磁永磁電機的研究奠定基礎，主要做了以下工作： 首先介紹了永磁同步發電機的基本原理，包括永磁同步發電機的結構形式和永磁同步發電機的運行性能，采用傳統解析理論給出了電壓調整率的計算方法及外特性的計算模型；然后用有限元ANSYS對永磁同步發電機樣機進行實體建模，經過定義分配材料、劃分網格、加邊界條件和載荷、求解計算等，得到矢量磁位Az、磁場強度H、磁感應強度B等結果，直觀地看出電機內部的磁場分布情況。 其次根據電磁場計算結果，應用齒磁通法對其進行后處理。該方法求解轉子在一個齒距內不同位置處的磁場，以定子齒的磁通為計算單位，根據繞組與齒的匝鏈關系，計算出磁鏈隨時間的變化，進而得到永磁同步發電機空、負載時電壓大小及波形。通過計算結果寫實驗結果對比，驗證了齒磁通法的正確性，為計算永磁同步發電機各種性能特性提供有力工具。 最后，基于齒磁通法對永磁同步發電機的外特性進行了深入研究，定量分析了結構參數對外特性的影響規律，提出了有效降低電壓調整率的方法的是：增加氣隙長度g的同時，適當增加永磁體的磁化方向的長度hm；此外，要盡量的減少每相串聯匝數N和增大導線面積以減小阻抗參數。通過改變電機的結構參數，對其電磁場進行計算，找到永磁電機電壓調整率的變化規律，為加電勵磁的混合勵磁永磁電機做準備，達到穩定輸出電壓的目的。
上傳時間： 2013-04-24
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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本文分析了永磁同步直線電動機的運行機理與運行特性，并通過坐標變換，分別得出了電機在a—b—c，α—β、d—q坐標系下的數學模型。針對永磁同步直線電機模型的非線性與耦合特性，采用了次級磁場定向的矢量控制，并使id=0，不但解決了上述問題，還實現了最大推力電流比控制。為了獲得平穩的推力，采用了SVPWM控制，并對它算法實現進行了研究。 針對速度環采用傳統PID控制難以滿足高性能矢量控制系統，通過對傳統PID控制和模糊控制理論的研究，將兩者相結合，設計出能夠在線自整定的模糊PID控制器。將該控制器代替傳統的PID控制器應用于速度環，以提高系統的動靜態性能。 在以上分析的基礎上，設計了永磁同步直線電機矢量控制系統的軟、硬件。其中電流檢測采用了新穎的電流傳感器芯片IR2175，以解決溫漂問題；速度檢測采用了增量式光柵尺，設計了與DSP的接口電路，通過M/T法實現對電機的測速。最后在Matlab/Simlink下建立了電機及其矢量控制系統的仿真模型，并對分別采用傳統PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系統進行仿真，結果表明采用模糊PID控制具有更好的動態響應性能，能有效的抑制暫態和穩態下的推力脈動，對于負載擾動具有較強的魯棒性。
上傳時間： 2013-07-04
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本書主要闡述設計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設計技巧，以及將分析計算與計算機輔助設計相結合的優化設計方法。這些方法提高了設計效率，縮短了設計周期。本書內容覆蓋非線性電路設計方法、非線性主動設備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設計、寬帶功率放大器及通信系統中的功率放大器設計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設計的工程師、研究人員及高校相關專業的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設計工程師，他曾經任教于澳大利亞Linz大學、新加坡微電子學院、莫斯科通信和信息技術大學。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網絡參數 1.1 傳統的網絡參數 1.2 散射參數 1.3 雙口網絡參數間轉換 1.4 雙口網絡的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網絡 1.5.2 π形和T形網絡 1.6 具有公共端口的三口網絡 1.7 傳輸線 參考文獻 第2章 非線性電路設計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓撲之間的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設計 4.4.2 寬帶高功率放大器設計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導 參考文獻 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網絡 5.3 四口網絡 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻 第6章 功率放大器設計基礎 6.1 主要特性 6.2 增益和穩定性 6.3 穩定電路技術 6.3.1 BJT潛在不穩定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩定的頻域 6.3.3 一些穩定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻 第7章 高效率功率放大器設計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯電容的E類 7.5 具有并聯電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準則 8.2 具有集中元件的匹配網絡 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網絡 8.4 具有傳輸線的匹配網絡 8.5 有耗匹配網絡 8.6 實際設計一瞥 參考文獻 第9章 通信系統中的功率放大器設計 9.1 Kahn包絡分離和恢復技術 9.2 包絡跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術 9.7 預失真線性化技術 9.8 手持機應用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻
上傳時間： 2013-04-24
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