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  1. Introduction to the Theory of Nonlinear Optimization - J. Jahn (Springer, 2007)非线性优化理论

  2. by Johannes Jahn (Author) This book serves as an introductory text to optimization theory in normed spaces. The topics of this book are existence results, various differentiability notions together with optimality conditions, the contingent cone, a
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-03-24
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:graduate08
  1. Structural Sensitivity Analysis and Optimization 1--Linear Systems

  2. Kyung K. Choi,Nam H. Kim, Structural Sensitivity Analysis and Optimization 1 Linear Systems, 2005 Springer Science+Business Media, Inc. Contents 1: Linear Systems Preface ..............................................................................
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-01-01
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:njhebin
  1. Hilbert Spaces with Applications Debnath and Mikusinski

  2. normed vector spaces, lebesgue integral, hilbert spaces, wavelets
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-01-30
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:sweetcoffee_eva
  1. Elements of Abstract and Linear Algebra - E. H. Connell

  2. Intended for a first course on the subject, this text begins from scratch and develops the standard topics of Linear Algebra. Its progresses simply towards its ultimate goal, the Theorem of Hurwitz, which argues that the only normed algebras over th
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-06
    • 文件大小:705536
    • 提供者:ronnie_alonso
  1. BING: binarized normed gradients of object estimation at 300fps

  2. CMM博士的,基于一种BING特征的普通对象的目标识别源代码
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-10-28
    • 文件大小:41943040
    • 提供者:zchhst
  1. Binarized Normed Gradients for Objectness

  2. Binarized Normed Gradients for Objectness
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2015-10-28
    • 文件大小:13312
    • 提供者:zdm2013140732
  1. 基于BING算法的目标检测算法的快速实现介绍及代码

  2. Training a generic objectness measure to produce a small set of candidate object windows, has been shown to speed up the classical sliding window object detection paradigm. We observe that generic objects with well-defined closed boundary can be dis
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2016-07-19
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:aiolia818
  1. linear analysis

  2. Preface ix 1. Basic inequalities I 2. Normed spaces and bounded linear operators 18 3. Linear functionals and the Hahn—Banach theorem 45 4. Finite-dimensional normed spaces 60 5. The Baire category theorem and the closed-graph theorem 75 6. Continuo
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2018-10-19
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:hgj717176
  1. Methods of Nonlinear Analysis

  2. Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix 1 Preliminaries 1.1 Elements of Linear Algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Normed Linear Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-10-19
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:hgj717176
  1. BING(Binarized Normed Gradients for Obkectness Estimation at 300fps)

  2. 介绍了一种名为Binarized Normed Gradients for Obkectness Estimation(BING)的目标检测算法,该算法采用特征学习和SVMs作为核心,处理频率达到300pfs,是一种具有优秀实时性的检测方法!
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-04-29
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:dddddd6
  1. 经典控制理论教程-英文原版

  2. 经典控制理论教程Analysis and Control of Nonlinear Infinite Dimensional SystemsThis is volume 190 in MATHEMATICS IN SCIENCE AND ENGINEERING Edited by William F. Ames, Georgia Institute of Technology A list of recent titles in this series appears at the end of
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-01-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:cnfhcy
  1. python 对一幅灰度图像进行直方图均衡化

  2. from PIL import Image from pylab import * from numpy import * def histeq(im,nbr_bins = 256): """对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" #计算图像的直方图 #在numpy中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),第一个返回的是直方图的统计量,第二个为每个bins的中间值 imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-16
    • 文件大小:138240
    • 提供者:weixin_38545485
  1. 【python数据分析(25)】Matplotlib库基本图形绘制(2) (直方图、密度图、散点图、矩阵散点图、极坐标图、雷达图、极轴图、箱型图)

  2. 1. 直方图 plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=‘bar’, align=‘mid’, orientation=‘vertical’,rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, hold=None, data=None, **kwargs) 参数讲
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741101
  1. 【python数据分析(25)】Matplotlib库基本图形绘制(2) (直方图、密度图、散点图、矩阵散点图、极坐标图、雷达图、极轴图、箱型图)

  2. 1. 直方图 plt.hist(x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=‘bar’, align=‘mid’, orientation=‘vertical’,rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, hold=None, data=None, **kwargs) 参数讲
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38537941
  1. Python绘图实现显示中文

  2. 我们用Python进行数据可视化,绘制各种图形时,往往会遇到明明数据都设置对了,但是在图形上显示不出来。例如绘制直方图,程序如下: plt.hist(roll_list, bins=range(2,14),normed=1,edgecolor='black',linewidth=1) #normed是归一化,求频率。设置边界颜色及宽度 plt.title('骰子点数直方图统计') plt.xlabel('点数') plt.ylabel('概率') plt.show() 但是运行结果如图1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:68608
    • 提供者:weixin_38738506
  1. 关于python中plt.hist参数的使用详解

  2. 如下所示: matplotlib.pyplot.hist( x, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=u'bar', align=u'mid', orientation=u'vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, hold=N
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:65536
    • 提供者:weixin_38502929
  1. python matplotlib库直方图绘制详解

  2. 例题:假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据? 一些概念及问题: 把数据分为多少组进行统计 组数要适当,太少会有较大的统计误差,太多规律不明显 组数:将数据分组,共分为多少组 组距:指每个小组的两个端点的距离 组数:极差 / 组距,也就是 (最大值-最小值)/ 组距   频数分布直方图与频率分布直方图,hist()方法需增加参数normed
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38697328
  1. Python数据可视化:泊松分布详解

  2. 一个服从泊松分布的随机变量X,表示在具有比率参数(rate parameter)λ的一段固定时间间隔内,事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。 代码实现: # Poisson分布 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k pillar = 15 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], colo
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38751905