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搜索资源列表

  1. 凹多边形凸分解源码和使用说明

  2. 实现 凹多边形凸分解，提供源码和详细的说明说明

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-12-29
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：xuer_07

  1. 简单多边形凸分解-VC6.0版本

  2. 二维简单多边形（不自交、无内孔的任意多边形）的凸分解是经典的数学问题，本人参考网上和书本资料，用VS2008工具实现，但是应部分网友的要求，现提供VC6.0版本，供大家相互学习~~

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-09-02
    • 文件大小：76747
    • 提供者：xuer_07

  1. 二维简单多边形凸分解

  2. 包含了多边形凸分解的源码和二维简单多边形凸分解使用说明文档

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-07-02
    • 文件大小：13438666
    • 提供者：wangbole

  1. 基于顶点可见性的凹多边形快速凸分解算法

  2. 凹多边形凸分解算法介绍，利用简单多边形的可见点来分割凹多边形

  3. 所属分类：其它

  1. 凸优化的程序包

  2. 凸优化的程序包，载入到matlab目录中可以运行对应的凸优化函数，非常好用，使得凸优化平民化，易操作，发papers神器，不容错过！

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-11-05
    • 文件大小：78848
    • 提供者：xiaohutu186

  1. 凸优化 英文原版

  2. 强大的数学工具----凸优化！ 用于解决很多工程问题 无数科学研究者在这上面砸无数文章 这本书是对凸优化最全面的介绍 但是阅读前最好有较好的矩阵论运算的基础 比如向量分解，特征值分解等等 学完此书再看些文章可以感觉你真正学到了东西！！—引自豆瓣Tristan Qiu 的评价

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-04-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：daopaomian

  1. 凹多边形转凸多边形VC6

  2. 简单多边形，没有自交、没有内孔，的凸分解, 转自网上，感谢高手

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：38912
    • 提供者：zhai_ht

  1. 算法3.5-凸多边形最小分解

  2. 博客https://blog.csdn.net/qq_38485239/article/details/86737002的资料 首先，用多边形逆时针顶点的集合来表示凸多边形。 其次，图形描述-结构描述。 分析，最优子结构性质。 分析，最优三角分解递归结构。 最后，最优值计算。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2019-02-04
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_38485239

  1. v-hacd, 从 code.google.com/p/v hacd自动导出.zip

  2. v-hacd, 从 code.google.com/p/v hacd自动导出 库将 3D 曲面分解为一组"靠近"凸部件。 ：我们为什么需要近似凸分解？在视频游戏和计算机动画中，碰撞检测对于真实的物理交互是至关重要的。 在游戏中，为了确保与玩家/用户的实时交互，视频游戏和 3D 个建模软件开发者通常近似于构成场

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_38744435

  1. poly-decomp.js, 将 2D 个多边形分解成.zip

  2. poly-decomp.js, 将 2D 个多边形分解成 poly-decomp.js将 2D 个多边形分解成凸区域的库。启动演示 ！ 安装浏览器下载 decomp.js 或者 decomp.min.js 插件，并将脚本包含在你的HTML中：<scr ipt src="d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 基于非凸低秩分解判别的叠加线性稀疏人脸识别.pdf

  2. 基于非凸低秩分解判别的叠加线性稀疏人脸识别.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 磁卡的存储容量分解

  2. 凸码卡的主要缺点就是使用它们时会产生一大堆的纸质收据，而处理起来也很费事。对于这种问题的一种补救办法是用数字化的方式把卡的数据记录在卡背面的磁条上。 　　图1  在ID-1型卡上磁条的位置（数据磁道有意不延伸到卡 　　边缘，因为使用手动读卡器会很快地磨损磁条的端部） 　　自动或手动移动磁卡，使其通过读头就可以阅读磁条，读取的数据可以用电子的方式储存，这一处理过程不需要任何纸张。 　　ISO 7811标准的第2、4和5部分规定了磁条的性能，编码技术和磁道的位置。磁条上包含有3个磁道，磁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-14
    • 文件大小：132096
    • 提供者：weixin_38610070

  1. 凹多边形凸分解源码和使用说明

  2. 实现 凹多边形凸分解，提供源码和详细的说明说明 实现 凹多边形凸分解，提供源码和详细的说明说明 实现 凹多边形凸分解，提供源码和详细的说明说明 实现 凹多边形凸分解，提供源码和详细的说明说明

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-11-26
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：netpbc

  1. 区间值模糊集的分解定理及相似度的计算

  2. 摘 要：为了给出直觉模糊向量空间的一种合理架构并建立与经典向量空间理论的联系，给出了直觉模糊集的一种新的截集，利用新的截集给出了直觉模糊向量子空间的定义.讨论了所建立的直觉模糊向量子空间的性质，研究了直觉模糊仿射集与直觉模糊子空间的关系.由于该截集实际上推广了原有的直觉模糊集的截集，所以依据该截集建立的直觉模糊向量子空间理论推广了原有的一些直觉模糊向量子空间的理论.研究结果推广了现有直觉模糊向量子空间的一些结果，该研究方法也可以应用到凸直觉模糊集等方面的研究中.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38690095

  1. 鲁棒联合非负矩阵分解的多视图嵌入学习

  2. 实际数据通常由多种模式或不同视图组成，这两种模式或视图相互提供补充和共识性信息。 探索这些信息对于多视图数据聚类和分类很重要。 多视图嵌入是一种用于多视图数据的有效方法，它揭示了不同视图共享的共同潜在结构。 先前的研究假设每个视图都是干净的，或者至少没有被噪音污染。 但是，在实际任务中，每个视图通常都会受到噪声的干扰，甚至某些视图会部分丢失，这使得传统的多视图嵌入算法无法解决这些问题。 在本文中，我们通过鲁棒联合非负矩阵分解提出了一种新颖的多视图嵌入算法。 我们利用熵诱导的度量来测量每个视图的重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38555616

  1. 通过轮廓多尺度分解进行形状匹配和检索

  2. 在本文中，我们提出了一种基于视觉感知的形状分解和匹配的新方法，该方法使用多个尺度下的凸角。 我们的方法由多尺度形状分解过程和轮廓线段匹配过程组成。 首先，形态学运算用于更稳定和视觉感知的拐角，以在多个尺度下分割轮廓。 其次，引入了人类的感知习惯和片段序列，并在匹配算法中对建模对象的片段进行了建模。 最后，通过基于多个尺度的融合策略来实现两个形状之间的最终相似性。 我们的方法在包括MPEG-7和Kimia数据库在内的知名形状数据库中进行了评估。 实验检索结果以及与其他方法的比较清楚地表明了该方法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：603136
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 跨媒体检索的语义凸矩阵分解

  2. 跨媒体检索的语义凸矩阵分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38635794

  1. 用于图像分割的非凸低秩稀疏分解

  2. 用于图像分割的非凸低秩稀疏分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_38707192

  1. 通过非凸低秩纹理正则化进行卡通纹理图像分解

  2. 通过非凸低秩纹理正则化进行卡通纹理图像分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38669832

  1. 基于矩阵分解的高光谱数据特征提取

  2. 利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38570296
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