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  1. 使用点对点高斯码的衰落干扰信道上的固定速率传输

  2. 本文研究了瑞利块衰落干扰下固定速率通信的传输方案渠道。 有两个“源-目标”对,其中每个源在存在短期功率限制的情况下, 打算以固定的数据速率与其专用目的地进行通信。 它使用点对点高斯码本对消息进行编码。 两个用户的传输可以正交或非正交地进行。 在后一种情况下,每个目的地都可以通过将干扰视为噪声来执行直接解码,或者通过连续干扰消除(SIC)来恢复其所需消息。 对于每种方案,我们都寻求一种解决方案控制问题,以有效地将功率分配给源,从而可以在目标位置成功解码码字。 但是,由于衰落的随机性,某些信道实现的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:821248
    • 提供者:weixin_38746166
  1. cpp-genetic-algorithm:C ++遗传算法(C ++遗传算法):使用遗传算法替代De jong函数f2,源码方法和属性有中文注释,命名和文件组织方式统一,使用面向对象实现,封装和调用上基本构成遗传算法的逻辑-源码

  2. C ++遗传算法 这是使用C ++实现的遗传算法,遗传算法针对不同的问题实现起来细节可能不一样,这里罗列一下当前的实现方式具有的特性: 通过锦标赛算法选择个体 通过从上一代中剔除低适应度个体的方式消除劣质解 个体由一条染色体组成,所以程序不区分个体和染色体两个概念 通过实数编码组成染色体,重新获得De jong函数f2在-2.048到2.048范围内的对应 通过两个染色体相同位置基因求和再平均进行染色体交叉 通过高斯分布的随机数对基因进行变异操作 适应度取1 /(0.01 + f2) 算法的参数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:19456
    • 提供者:weixin_42175035
  1. Bitcoin-Price-Prediction-With-GRU-R2-Score-0.98--源码

  2. 带有GRU-R2-Score-0.98-的比特币价格预测 自2008年发明比特币以来,比特币已成为世界上最受欢迎和最有价值的加密货币之一,比特币的价格已大幅上涨,并已成为投资者的潜在投资。但是,不利于投资比特币的主要因素是其波动性,而不是某人的权威。此外,比特币的波动性很大,这使得预测其价格更加困难。为了消除这项繁琐的任务,我创建了一个深度学习系统,该系统能够以仅1.77的均方误差预测和预测比特币价格。 使用的图书馆 张量流 凯拉斯 脾气暴躁的 大熊猫 Matplotlib 脾气暴躁的 斯克莱恩
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42146086
  1. akaros:Akaros操作系统-源码

  2. 关于阿卡罗斯 Akaros是适用于许多核心架构的开放源代码,GPL许可的操作系统。 其目标是为数据中心中的并行和高性能应用程序提供更好的支持。 与传统OS限制对某些资源(例如核心)的访问不同,Akaros为应用程序导向的资源管理提供了本机支持,并与系统上运行的其他作业提供了100%的隔离。 尽管尚未进行集成,但它被设计为作为具有更高级别群集OS(例如的低级节点OS进行操作,从而控制在每个节点上运行的应用程序之间如何共享资源。 它的系统调用API和“许多核心进程”抽象更好地满足了集群OS的要求,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42116847
  1. Projet-2-Lens:2020 FR140 Projet 2-源码

  2. Projet 2 主题 相机镜头非球面镜头法兰距对于镜头设计的影响镜头光圈通光量 1x实际背景与问题 1x01眼镜 从眼镜为何不是半球开始(表示离轴像差的表达式) 探究眼镜成清晰像的条件(aplanétisme) (此时转向相机镜头,探讨消除像差的多种方法,讨论完相机镜头的各种优化骚操作再回指向对准眼镜的优化方法(如很难算的非球面)) 参考: 1x02相机镜头优化方法 延伸到相机镜头设计,介绍一些经典结构及其中的一些设计方法 镜头的一些要素 景深,光圈(注意光圈对于镜头设计的影响:增加了控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:93323264
    • 提供者:weixin_42160398
  1. Group22:最好的-源码

  2. 愿景声明 在MMA和拳击运动世界中,几十年来,训练战斗的方法一直是相同的。 通常,会有一个固定的出气筒或假人,如果幸运的话,有时还会有私人教练。 但是,在全球大流行期间,这种情况更加不可能发生。 解决方案是为各个级别的战斗人员量身打造的个性化培训系统。 DUM(防御性无知机器)是在AI和计算机视觉的辅助下移动的打Kong器。 使用DUM应用程序,您可以选择DUM将执行的难度级别,DUM将相应地移动,从而创建具有挑战性的高节奏锻炼。 该应用程序不仅可以追踪您击中袋的次数,还可以追踪您投掷的击球类型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42169245
  1. img2utf:将图像转换为文字线条-源码

  2. img2utf 将图像转换为文字线条! 图像需要进行预处理才能变得美观。 预计用户将执行以下操作: 应用高斯模糊以消除噪点和细节。 从图像上去除颜色。 应用边缘检测算法。 反转图像以查看线条图。 在图像上运行该程序。 用法很简单: cargo run image.png 解释 该程序只是在整个图像上运行,尝试匹配“蒙版”,然后打印相应的匹配字符。 因为选择了字符以使线条脱颖而出,所以对于面向行的输出,结果应该看起来更好。 该页面用于收集用于绘图的符号: : 。 例子 鉴于W
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:753664
    • 提供者:weixin_42149145
  1. Gaussian-Elimination-Matrix-Solver-源码

  2. 高斯消除矩阵算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42119281
  1. FeetAndShoeMeasurement:无需深度学习的脚加鞋号测量-源码

  2. FeetAndShoeMeasurement-无需深度学习的脚和鞋尺寸测量 问题:给定一个人本身单击的图像,即可确定没有进行深度学习的人的脚和相应的鞋子大小。 如何评估? 克隆仓库 使用requirements.txt安装所需的软件包 将图像保留在“数据”文件夹中。 样本图像已经保存在数据文件夹中。 运行main.py 工作方式 将原始图像转换为HSV格式 使用高斯模糊消除噪音 在预处理图像上运行k均值聚类以进行基于颜色的分割 检测聚类图像中的边缘。 在边缘检测输出中查找轮廓 生成边界框以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42165508
  1. 高斯消除使用MPI:并行计算课程项目-源码

  2. 高斯消除使用MPI
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:559104
    • 提供者:weixin_42119989
  1. 高斯消除-源码

  2. 高斯消除
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42166105
  1. django-nose:使用鼻子的Django测试运行器-源码

  2. 詹戈·诺斯 Django的鼻子提供了所有善良在你的Django的测试,如: 默认情况下仅测试您的应用程序,而不是所有恰好在INSTALLED_APPS的标准应用程序 在一个或多个特定模块(或应用程序,类,文件夹)中运行测试,或仅运行特定测试 消除了将所有测试导入到tests/__init__.py 。 这不仅节省了工作量,而且消除了意外遮盖测试类的可能性。 利用所有有用的 它还提供: 夹具捆绑,这是一项可选功能,可将基于夹具的测试速度提高4倍 重复使用先前创建的测试数据库,从而将启动时间
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:58368
    • 提供者:weixin_42134097
  1. 高斯消除法-源码

  2. 高斯消除法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:24576
    • 提供者:weixin_42111465
  1. 地理选择反演:由Mohd-Razak和Jafarpour(2020)发表于“计算地球科学”的“基于卷积神经网络(CNN)的不确定地质情况下基于特征的模型校准”的实现和演示-源码

  2. 地理选择反演 Mohd-Razak和Jafarpour(2020)在计算地球科学中发表的实现和演示。 本文提出了用于动态流响应数据集成的卷积神经网络体系结构,以减少地质场景中的不确定性并校准地下流模型。 geo-selection-inversion │ └─── mnist │ └─── 2d-gaussian │ └─── 2d-fluvial 基于MNIST数据集,2D高斯场数据集和2D河床场数据集(请参阅文件夹结构)的演示都存储在此存储库中。 注意请在派生主存储库(包括
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_42134338
  1. 高斯消除:随机希尔伯特矩阵上的高斯消除算法-源码

  2. 高斯消除Cpp 随机希尔伯特矩阵的高斯消除算法。 透视包括在算法中。 随时改进此算法。 去做 生成并清理此脚本的Makefile
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42175971
  1. gaussian_elimination_check:一个MATLAB程序,对矩阵执行高斯消除,将选定的列转换为单位向量。 可用于检查ISE 530作业-源码

  2. gaussian_elimination_check 作者:YHZ 一个MATLAB程序,它对矩阵执行高斯消除,将选定的列转换为单位向量。 可用于检查ISE 530作业。 要使用该程序,请在MATLAB(或Octave)中打开脚本,并将矩阵输入为A。术语应按以下方式排列。 ž x1 2倍 3倍 4倍 const 1个 1个 2 0 0 0 0 1个 1个 1个 0 4 0 -1 1个 0 1个 2 然后在脚本中输入索引数组。 (例如,index = [1 4]
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_42101720
  1. 克里格:N个维度的普通克里格和通用克里格-源码

  2. 克里格 N维度上的普通和通用克里金法。 kriging是kriging的基本实现, 是使用高斯过程回归的插值方法。 kriging支持普通克里金法和通用克里金法(使用多项式漂移项)以及三种半变异函数模型:高斯,球形和指数。 在存在漂移的情况下(整个数据空间的平均值变化),观察到的半变异函数可能会出现偏差(请参见Starks&Fang,1982,Mathematical Geology,14,4: : )。 kriging尝试通过在生成半变异函数之前先删除拟合的漂移多项式项来消除此偏差。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:98304
    • 提供者:weixin_42106357
  1. StarGAN-v2-源码

  2. StarGAN-v2 客观的: 为了训练单个生成器G,其生成与给定图像x相对应的每个域y的不同图像。 本文中使用的技术术语: 多样的图像:每次给定源图像和域时都产生不同的图像。 (StarGAN的缺点) 域:一组图像,形成视觉上独特的类别。 例如:一个人的性别 样式:每个图像的唯一外观。 例如:发型,化妆等。 潜在空间:一个空间,在该空间上表示压缩数据以删除无关的信息并找到两个数据点之间的基本相似性。 。 阅读更多 网络尝试在每个域的学习样式空间中生成特定于域的样式矢量,并训练G在输出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:35651584
    • 提供者:weixin_42131861
  1. KOUPL1P1-交通流控制:采用高斯约旦消除法的交通流控制-源码

  2. KOUPL1P1-交通流量控制 高斯约旦消除法的交通流控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42168745
  1. 咳嗽信号处理:从音频中提取特征的不同方法和技术-源码

  2. 咳嗽信号处理(csp) 咳嗽信号处理的微观框架 贡献与支持 产品特点 频谱图特征提取 连续功能 咳嗽事件检测 消除噪音,咳嗽声无声的实验 应用不同类型的过滤器 音频增强技术 功能编号 功能名称 描述 1个 过零率 在特定帧持续时间内信号的符号变化率。 2 能源 信号值的平方和,由相应的帧长标准化。 3 能量熵 子帧的归一化能量的熵。 它可以解释为突变的度量。 4 双谱得分(BGS) 信号的三阶频谱称为双频谱。 5 非高斯分数(NGS) NGS给出了给定数据段的非高斯度量。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:28311552
    • 提供者:weixin_42115074
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