原文:用EM4305/T5557模擬EM4100的ID卡,原理解釋

用EM T 模擬EM ,原理解釋 來源: https: www.cnblogs.com osnosn p .html 來自osnosn的博客 寫於: . 資料, 搜 em datasheet , 得到 EM EM bit Read Write Multi purpose Contactless Identification Device 的文檔。 搜 EM datasheet , 得到 EM Re ...

2019-04-06 20:36 0 1270 推薦指數:

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T5557 讀寫詳解

T5557的基本信息就不在這里詳細介紹,不了解的可以去看T5557的收據手冊。 一上來直接開始講操作 存在七種操作,我們重點介紹四種,Standard Write,Protected Write,Direct access(PWD = 0)和Direct ...

Tue Jul 24 17:53:00 CST 2018 0 1791
EM算法原理總結

曾為培訓講師,由於涉及公司版權問題,現文章內容全部重寫,地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...

Sat Jul 20 01:52:00 CST 2019 0 422
EM算法原理

轉自:https://www.cnblogs.com/Gabby/p/5344658.html 我講EM算法的大概流程主要三部分:需要的預備知識、EM算法詳解和對EM算法的改進。 一、EM算法的預備知識 1、極大似然估計 (1)舉例說明:經典問題——學生身高問題   我們需要調查我們學校 ...

Sun Sep 02 20:23:00 CST 2018 0 11280
EM算法原理詳解

混合和EM算法中討論的高斯混合就是典型的含有隱變量的例子,已經給出EM算法在高斯混合模型中的運用,下面 ...

Thu Nov 20 22:33:00 CST 2014 0 7705
EM算法原理總結

    EM算法也稱期望最大化(Expectation-Maximum,簡稱EM)算法,它是一個基礎算法,是很多機器學習領域算法的基礎,比如隱式馬爾科夫算法(HMM), LDA主題模型的變分推斷等等。本文就對EM算法的原理做一個總結。 1. EM算法要解決的問題     我們經常會從樣本 ...

Sun May 28 01:12:00 CST 2017 124 60319
rem布局原理深度理解(以及em/vw/vh)

一、前言   我們h5項目終端適配采用的是淘寶那套《Flexible實現手淘H5頁面的終端適配》方案。主要原理是rem布局。最近和別人談彈性布局原理,發現雖然已經使用了那套方案很久,但是自己對rem的理解很含糊, 包括vw、vh等。所以打算寫博客總結一下,以加深理解。 二、幾個概念 ...

Sat May 19 19:01:00 CST 2018 0 7948
有關MAP、ML和EM的個人理解

1.貝葉斯學習 要了解這三個概念,需要先知道什么是貝葉斯學習。 貝葉斯學習就是根據給定數據的先驗概率計算每種假設的可能性,它是基於先驗和后驗概率的乘積的,計算式如下: 這個公式的意思是,在某 ...

Mon Nov 19 07:37:00 CST 2012 0 4666
2. EM算法-原理詳解

1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有時既含有觀測變量(observable variable),又含有隱變量或潛在 ...

Sun Dec 16 00:31:00 CST 2018 0 2899
 
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