Дайджест продуктового дизайна, июнь 2014 / Блог компании Mail.Ru Group. Управленческие инструменты: системный менеджмент на пальцах / Manager Tools: concepts, schemes, algorithms [2014, управление, менеджмент, RUS] (Видеоурок. Образовательные и обучающие ресурсы для веб-разработчиков и веб-дизайнеров / Блог компании Mail.Ru Group. Данным постом мы открываем рубрику «Переводы» в нашем блоге.
Почему мы решили открыть такую рубрику? Дело в том, что сотни специалистов, работающих в Mail.Ru Group, для решения стоящих перед ними задач ежедневно прочитывают множество интересных статей и постов на форумах. Некоторые из них кажутся нам интересными, и мы считаем своим долгом перевести их на русский и поделиться этими ценными знаниями с Хабражителями. Пользуясь случаем, хотим сообщить новость: сегодня состоялось открытие Технопарка — нашего образовательного проекта, о котором мы уже не раз писали на Хабре (например, тут, тут и тут). Теперь у технопарковцев есть свое собственное помещение. К счастью, обучение — это более не роскошь, доступная лишь меньшинству; сегодня для этого даже не обязательно ходить в школу или поступать в университет.
Поскольку учиться можно всю жизнь, а не только до момента получения определенного сертификата об образовании, то данный обзор касается не только начинающих. Ресурсы разбиты по темам: Введение в Gestures. Или толкование жестов :) Сейчас мы на боевом примере поработаем с жестами в среде Android.
Приложение будет клиентом сайта Astronomy Picture of the Day by NASA. На этом сайте ребята каждый день выкладывают какую-нибудь замечательную картинку, связанную с астрономией. Жестами мы будем ходить вперед/назад и вызывать диалог выбора даты. А чтобы было еще интересней — напишем его для Honeycomb. Статья состоит из двух частей: первая — покажет, как создавать жесты с помощью приложения Gestures Builder и выгружать их из эмулятора в отдельный бинарный файл.
Создание жестов Пакет android.gesture появился в API версии 1.6 и призван существенно облегчить обработку жестов и уменьшить количество кода, который будут писать программисты. Шаг 1. Mksdcard -l mySdCard 64M gestures.img Шаг 2. Evaluating and optimising accelerometer-based gesture recognition techniques for mobile devices. Utilized.
The main application of this technology on mobilephones, where typically only one built-in accelerometer isavailable, is considered to be for user interfaces and as gestureinput to mobile games. Where more gestures are required, forexample in sign language recognition, more sensors will berequired and a different kind of approach will have to be used. A. БИХ-фильтры. Клиначёв Николай Васильевич Передаточную функцию (ПФ) для дискретного фильтра любого типа можно получить из ПФ аналогового прототипа посредствам Билинейного преобразования (БЛП).
Одновременно БЛП может быть использовано для масштабирующих операций в частотном домене. В частности для смещения полосы пропускания и регулировки ее ширины. SVM.cpp - gesture-recognition-toolkit - Gesture Recognition Toolkit (GRT) Gesture Recognition - Keywon-Thesis. Reference Analysis Collect as comprehensive a set of papers as possible about gesture recognition, including local copies of PDFStart with web searches / citeseer /etc.For papers that look good, scan through their references to see if there are other promising onesFor each paper:What sensors did they use?
What features did they use. Does it look implementable? What gesture set did they support? What classifiers did they use? Questions to Resolve. Реферат: Машинное зрение - Xreferat.ru - Банк рефератов, сочинений, докладов, курсовых и дипломных работ. Размещено на / Машинное зрение Татьяна Вадимовна Петрова, группа 4241/3 Машинное зрение - это применение компьютерного зрения для промышленности и производства.
Областью интереса машинного зрения являются цифровые устройства ввода/вывода и компьютерные сети, предназначенные для контроля производственного оборудования. Машинное зрение имеет некоторые преимущества перед зрением человека. Развитие идей компьютерного обучения в отечественной педагогике второй половины XX-начала XXI века - скачать бесплатно автореферат и диссертацию по педагогике для написания научной работы или статьи на тему 'Общая педагогика, история педагогики и образова. Hidden Markov Models in C# Hidden Markov Models (HMM) are stochastic methods to model temporal and sequence data.
They are especially known for their application in temporal pattern recognition such as speech, handwriting, gesture recognition, part-of-speech tagging, musical score following, partial discharges and bioinformatics. This code has also been incorporated in Accord.NET Framework, which includes the latest version of this code plus many other statistics and machine learning tools. Contents Introduction Hidden Markov Models were first described in a series of statistical papers by Leonard E. Dynamical systems of discrete nature assumed to be governed by a Markov chain emits a sequence of observable outputs. SVM versus MAP on Accelerometer Data to Distinguish among Locomotor Activities Executed at Different Speeds. Построение цифрового фильтра с конечной импульсной характеристикой. Вступление издалека Недавно передо мной встала достаточно интересная задача, с которой я раньше никогда не сталкивался — борьба с шумом.
Мы принимали сигнал с датчиков на аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) А так как данная тема для меня была (хотя и сейчас есть кое-где) темным лесом, я пошел мучить вопросами гугл, мне показалось освещена эта тема не очень подробно и доступно, поэтому решил написать статью с примером разработки и готовым исходником. Ближе к делу Цифровые фильтры могут быть двух видов – с конечной и с бесконечной импульсной характеристикой (КИХ и БИХ). Для решения моей задачи подходит КИХ-фильтр, поэтому про него и расскажу. Для начала посмотрим как же он работает: Здесь показан пример фильтра нижних частот, как видно на рисунке, этот фильтр пропускает нижние частоты, а все остальные старается отсечь (подавление), или хотя бы ослабить (переход).
Она реализуется через цикл, но постойте, а где же взять нужные коэффициенты? Параметры фильтра где fc и wc – частота среза. Моделирование цифровой обработки сигналов ЦОС в MATLAB. Часть 3. Описание структур КИХ- и БИХ-фильтров в MATLAB. Основные этапы проектирования цифровых фильтров были рассмотрены в [6], а первый этап проектирования — синтез оптимальных КИХ- и БИХ-фильтров программными средствами MATLAB — в [6] и [7] соответственно.
В этой статье познакомимся со вторым этапом проектирования — выбором структуры цифровых фильтров и ее описанием в MATLAB1, а также с новыми средствами MATLAB, позволяющими синтезировать КИХ- и БИХ-фильтры заданной структуры. Все статьи цикла: Разновидности структур КИХ- и БИХ-фильтров Структура ЦФ отображает алгоритм вычисления реакции, описываемый разностным уравнением (РУ). Lec15. Engineering Design Utilities.