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搜索资源列表

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. 数据结构试验中程序 稀疏矩阵相乘

  2. 数据结构试验中稀疏矩阵相乘的程序清单，多多学习，多多进步

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-25
    • 文件大小：38912
    • 提供者：pretty_jay

  1. 数据结构一元稀疏多项式

  2. 使用单链表实现的一元多项式运算程序，程序包含对一元多项式的相加，相减，求值，求导，以及具有标准打印格式输出，供大家参考学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：gucheng789

  1. matrix 基于十字链表的稀疏矩阵 C语言

  2. 自己写的C语言程序，基于十字链表的稀疏矩阵，提供了一系列系数矩阵的操作函数，命名规范，注释清晰，适合学习十字链表和C语言数据结构设计技巧。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-09-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：bupteinstein

  1. OpenCV LK稀疏光流Demo

  2. LK稀疏光流Demo可以在场景中自动找出关键点并自动跟踪，也可以使用鼠标在指定位置添加关键点，此程序是很好的学习光流的示例。本程序基于OpenCV。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-05-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wds072

  1. 数据结构学习演示数据结构学习演示

  2. 顺序表 广义表 动态查找 链表 二叉树 内部排序 堆栈 图串 稀疏距阵 静态查找 是一个exe文件 里面很全很好用的 不骗你们

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-07-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：zuolegegege

  1. 稀疏矩阵十字链表代码和讲解

  2. 稀疏矩阵十字链表代码和讲解,内容详细全面,通俗易懂,通过测试,代码可以直接使用,方便大家学习.

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：yuan123654qw

  1. 在线字典学习

  2. icml 2009 关于字典学习的论文， 结合稀疏编码对字典学习进行改进，形成在线字典学习~

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-02-28
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：liyanan199035

  1. 稀疏理论在信号与图像处理中应用

  2. 充分挖掘图像的稀疏等特性对于图像的有效处理至关重要，这本书来自以色列在这一领域的先驱，有助于读者今后在图像与信息处理领域的深入学习。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-20
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：mathimpro

  1. 基于稀疏表示的超分辨率方法

  2. 基于词典学习和稀疏表示的超分辨率方法，是一种图像复原的快速方法，也是最近发现的的比较使用的方法，主要用于序列图像的超分辨率复原

  3. 所属分类：教育

  1. 有效的稀疏学习工具包

  2. 大牛叶杰平开发的稀疏学习matlab工具包。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-09-22
    • 文件大小：961536
    • 提供者：xxycy

  1. 使用投影法快速求解稀疏学习问题

  2. 使用投影法快速求解稀疏学习问题，包括L1范数、LQ范数，投影法，稀疏学习和字典等。matlab程序，里面有example。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-07
    • 文件大小：961536
    • 提供者：xueer198628

  1. Python-稀疏学习库和稀疏动量资源

  2. 稀疏学习库和稀疏动量资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 机器学习知识图谱 中国科学院大学机器学习导论课程总结

  2. 内容包括线性模型、SVM、神经网络、聚类方法、降维与度量学习、集成学习、特征选择与稀疏学习、半监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习等主要内容的知识点和关联关系，PDF文件

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：57671680
    • 提供者：whuKK

  1. 基于Laplace-SLIM算法的基于DVB-S的稀疏无源雷达成像

  2. 本文研究了基于数字卫星视频广播（DVB-S）系统的稀疏图像重建。 信号模型与我们先前的研究[1-2]略有不同，即我们认为Swerling I模型可以表征目标响应，这意味着目标的散射系数会在不同频率下发生共振。 由于这种影响，传统的稀疏恢复方法的性能将大大降低。 通过利用拉普拉斯先验算法通过迭代最小化（SLIM）进行稀疏学习，我们提出了一种有效的算法Laplace-SLIM来解决上述联合稀疏恢复问题，这可以看作是一种重新加权的l1-norm算法。 仿真结果验证了所提方法和相关分析的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：748544
    • 提供者：weixin_38621553

  1. 迭代最小化方法对MIMO雷达成像中离网目标的稀疏学习的校正和推广

  2. 在[1]中，通过迭代最小化（SLIM）方法进行的稀疏学习已被证明在MIMO雷达模型的高分辨率成像中是有效的。 但是，那里的回声模型是直接根据离散形式导出的。 成像空间的先前网格化以及所有散射体都精确位于网格上的假设。 因此，这里我们将回波模型推广到任意位置散射体的连续形式。 通过比较两个模型，我们首先指出了先前模型中的一个推导错误。 然后，我们分析了先前模型和SLIM方法在何种程度上会受到离网散射体的范围和角度偏差的影响。 根据我们的分析，由于先前模型中的采样间隔和离散距离仓的大小是根据传输的子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：231424
    • 提供者：weixin_38654315

  1. 基于稀疏学习的行人重识别算法

  2. 行人重识别问题是计算机视觉的重要研究内容之一,旨在将多个非重叠相机中的目标行人准确加以识别。当将某摄像机中的行人图像视为目标行人在该摄像机视图上的一种表示时,行人重识别可被认为是一种多视图学习问题。在此基础上提出的基于典型相关分析的行人重识别算法仅是一种线性降维算法,很难从复杂的重识别系统(如目标行人图像受低分辨率、光照及行人姿态变化等因素影响)中提取有效的高层语义信息,用于行人重识别。为此,本文提出了一种基于稀疏学习的行人重识别算法(Sparsity learning based person

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38700779

  1. 稀疏改进的边缘费舍尔分析用于面部表情识别

  2. 边际Fisher分析（MFA）是一种有效的降维方法，可以提取有用的判别特征进行图像识别。 由于稀疏学习可以实现更好的泛化能力并减少识别任务中的计算量，因此本文将稀疏性引入MFA，并提出了一种新颖的稀疏改进MFA（SMMFA）方法用于面部表情识别。 SMMFA的目标是通过使用所得的稀疏投影矩阵来提取判别特征。 首先，提出了一种改进的MFA，以找到原始的投影矩阵。 与MFA相似，修改后的MFA还定义了类内图和类间图，以分别描述同一类中的几何结构和不同类之间的局部判别结构。 此外，修改后的MFA会删除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38679651

  1. 社交背景下人脸识别的稀疏学习

  2. 社交背景下人脸识别的稀疏学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：446464
    • 提供者：weixin_38632006

  1. 加快了针对Web服务发现的标记注释的稀疏学习。

  2. 加快了针对Web服务发现的标记注释的稀疏学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：256000
    • 提供者：weixin_38679233
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