【雷达入门 | FMCW毫米波雷达系统的性能参数分析】
本文编辑：调皮哥的小助理FMCW毫米波雷达系统的性能参数主要包含：(1)距离估计、距离分辨率、距离精度、最大探测距离;(2)速度估计、速度分辨率、速度精度、最大不模糊速度；(3)角度估计、角度分辨率、角度精度、最大角度范围。分析以及理解上述这些参数有助于我们学习雷达和设计雷达。
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[计算机毕业设计]网络流量的在线恶意应用检测系统:一个能够在实时大流量环境下对恶意流量进行检测的系统。这个基于流量频域特征的检测系统能在保证关键信息不丢失的情况下，减少特征的维度和复杂度，从而实现实时检测。不仅如此，由于流量的时域特征表征数据包序列的细粒度连续信息，Wisper能够屏蔽攻击者在流量中
【Python算法】数值分析—列主元高斯消元法——附源码
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2021数学建模国赛B题复盘详细解析
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软注意力和硬注意力的对比
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机器学习：朴素贝叶斯算法与垃圾邮件过滤
贝叶斯算法是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，这个算法的提出是为了解决“逆向概率”的问题。正向概率：假设一个箱子里有5个黄色球和5个白色球，随机从箱子里拿出一个球，请问取出的是黄球的概率是多少？很容易计算P（黄球）= N（黄球）/N（黄球）+ N（白球） = 5/5+5 = 1/2。逆向概率：起初我
python：字符串排序
题目描述编写一个程序，将输入字符串中的字符按如下规则排序。规则 1 ：英文字母从 A 到 Z 排列，不区分大小写。如，输入： Type 输出： epTy规则 2 ：同一个英文字母的大小写同时存在时，按照输入顺序排列。如，输入： BabA 输出： aABb规则 3 ：非英文字母的其它字符保持原来的位置
使用移位计算平方
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多智能体强化学习之MAPPO理论解读
多智能体强化学习之MAPPO算法MAPPO训练过程本文主要是结合文章Joint Optimization of Handover Control and Power Allocation Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning对MAPPO算法
Leetcode.2171 拿出最少数目的魔法豆
蓝色的就是要剩下来的豆子，白色的就是要拿走的豆子。，其中每个整数表示一个袋子里装的魔法豆的数目。输入：beans = [2,10,3,2]输入：beans = [4,1,6,5]魔法豆的袋子）魔法豆的数目。请你返回你需要拿出魔法豆的。袋子中（即 至少 还有。按从小到大的顺序排序。
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异或运算在很多密码学算法中都有不同程度的应用，其运算特定在于一个数和另一个数连续异或两次仍得到原来的数。在实际使用中，因为要加密的信息和所使用的密钥在大多数情况下是不等长的，所以经常需要循...
Python——关于用内置函数实现进制转换的简单方法
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HiveSql一天一个小技巧：如何巧用分布函数percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水问题
本文给出了一种利用percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水的方法，该方法更简洁高效，值得借鉴。通过本文需要掌握的姿势点如下：• PERCENT_RANK函数的作用、意义及使用场景是什么？• PERCENT_RANK函数的结果是如何计算？• PERCENT_RANK与cume_disk
超分算法之SRCNN
这篇文章是2014年的一篇论文，其主要意义在于作者推出的SRCNN是深度学习在超分上开篇之作！SRCNN证明了深度学习在超分领域的应用可以超越传统的插值等办法取得较高的表现力。参考目录：①深度学习图像超分辨率开山之作SRCNN（一）原理分析②深度学习端到端超分辨率方法发展历程SRCNN1 SRCNN
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机器人运动｜浅谈Time Elastic Band算法
现在，我们再来看global_plan_viapoint_sep在局部规划中的作用，该参数的描述为“从全局路径中选取的每两个连续通过点之间的最小间隔”，结合对viapoint的理解，从该描述中我们可以知道，该参数影响的是teb_local_planner规划的最优轨迹对全局路径的跟随效果。在实际的开
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【语音算法】wav2vec系列原理和使用
wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。
成为AI架构师的三大能力
AI架构师应该具备把AI技术高效落地业务应用的能力，具体而言，对应三个基本能力:第一，AI架构师要对AI技术和开发应用流程有整体掌握能力第二，AI架构师要对上层 业务有充分的理解，有很好的技术抽象能力和技术判 断力第三，AI架构师要能设计并实现高效合理的AI落地方案
