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搜索资源列表

  1. Functional Analysis Notes（深入学习泛函分析的好书）

  2. 1 Hahn-Banach Theorems and Introduction to Convex Conjugation 1 1.1 Hahn-Banach Theorem - Analytic Form . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1 Theorems on Extension of Linear Functionals . . . . . . . 1 1.1.2 Applications of the Hahn-Banach Theorem . .

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：397312
    • 提供者：shelihuang12345

  1. Frechet distance 离散FRECHET距离

  2. 离散FRECHET距离的C++源码，用于计算不同的曲线相似性

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-10
    • 文件大小：17408
    • 提供者：deltapan

  1. Frechet distance算法 C++源码

  2. 离散FRECHET距离 Frechet distance C++代码

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-12
    • 文件大小：17408
    • 提供者：smallriver_007

  1. FRECHET距离 计算类

  2. FRECHET距离计算的c++类，主要用于曲线的相似度匹配计算

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-09-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：hzstation

  1. 离散弗雷歇（Frechet）距离 C/C++

  2. 离散弗雷歇（Frechet）距离的计算，参考了前人（http://download.csdn.net/download/deltapan/4364154）的代码，并实现了自底向上的动态规划来减少递归时栈的使用，尤其是当曲线数据点比较多时。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-12-26
    • 文件大小：3072
    • 提供者：ibendan

  1. Computing Discrete Fr´echet Distance

  2. 这篇paper是原始介绍离散弗雷歇距离算法的，里面描述了算法的原理，以及伪代码，与资源http://download.csdn.net/detail/ibendan/9721386相互对应

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-12-26
    • 文件大小：157696
    • 提供者：ibendan

  1. matlab开发-Frechetdistancecalculation

  2. matlab开发-Frechetdistancecalculation。提供一个函数来计算frechet距离（亦称狗步行距离）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 矩阵微积分 Matrix calculus

  2. 矩阵微积分 Matrix calculus，附录，对矩阵和向量求导D 1. GRADIENT, DIRECTIONAL DERIVATIVE, TAYLOR SERIES 551 VxI 2(X)△|vax (X)Vbx2|∈K×L×KxL dg(x V 6g(X) aa(X) OKI aXK2 OXKL (1962 VV X 五×1×L×H×L R 9(X) where the gradient V is with respect to matrix X Gradient of vector-

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：399360
    • 提供者：qq_27328663

  1. Elements of Copula Modeling with R

  2. This book introduces the main theoretical findings related to copulas and shows how statistical modeling of multivariate continuous distributions using copulas can be carried out in the R statistical environment with the package copula (among others)

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-02-23
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：niuniuniu1981

  1. 基于去噪和重构正则化的生成对抗网络

  2. 本文提出了一种快速，简便的实现方法，该方法利用真实数据的去噪损失和潜在代码的重建损失来处理生成对抗网络（GAN）的训练不稳定性和模式崩溃。 鉴别器从损坏的真实数据中获知的特征被生成器用来恢复真实数据。 由于去噪损失可以估计数据生成密度的局部属性，因此将去噪损失添加到GAN目标函数可以提高生成样本的质量和多样性。 将潜在代码的重建损失添加到生成器中可进一步提高GAN的性能。 因此，发生器的优化信号来自三个方面：标准GAN中的对抗损失，真实数据的去噪损失和潜码的重建损失，这有助于防止无梯度问题。 我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38698927