[其它] weatherApp:我的第一个应用程序-源码

说明：weatherApp 我的第一个应用程序使用API​​和JS的天气预报应用程序
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[其它] awx-test-源码

说明：AWX测试
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[其它] University_java-源码

说明：University_java 这是学生管理系统。 用户将来自控制台的新学生添加到现有数据库中，将他们注册到现有课程中，并生成唯一的学生ID。 该项目包括3个班级：学生，大学，系。 学生班级包括学生ID，姓名，部门ID，补助金。 学生ID是主键，而部门ID是外键。 大学课程包括大学ID，u_name，u_email和u_city。 部门类别包括部门ID，部门名称，大学ID。
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[其它] 无需手动删除频段即可进行高光谱图像分类的无监督频段选择

说明：高光谱影像中的丰富信息为材料分类和识别提供了重要机会。 由于高数量的光谱通道以及少量标记的训练样本带来的“维数诅咒”（称为休斯现象）问题，降维是高光谱数据的必要预处理步骤。 通常，为了提高分类精度，通常预先手动地去除由各种源（主要是传感器和大气）产生的噪声带。 但是，删除这些频段可能会丢弃一些重要的区分性信息，从而最终降低分类精度。 在本文中，我们提出了一种无需手动删除频段即可自动选择频段的新策略。 首先，应用小波收缩对整个数据立方体的空间图像进行消噪。 然后，使用亲和力传播（这是最近提出的一种
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[电子政务] 【推荐】智慧监管解决方案V1-2019.pptx

说明：智慧监管解决方案V1-2019，2021年AI智慧安监解决方案安全生产监督管理局平台建设技术方案
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[Java] 编程思想.docx

说明：编程思想.docx
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[其它] 空间约束半监督高斯过程下的高光谱图像分类

说明：针对高光谱遥感图像分类中带标记训练样本较少、导致分类正确率偏低的问题,提出用于高光谱图像分类的空间约束半监督高斯过程方法.由于高光谱图像的特征空间满足流形分布假设,大量未标记样本可以使数据空间变得更加稠密,从而有助于更加准确地刻画局部空间特性,提高分类的精度和普适性.通过对高斯过程模型中的核函数施加空间近邻约束,建立未标记样本与带标记样本之间的空间联系.该半监督高斯过程分类器不仅可以提升高光谱遥感图像的分类性能,而且构造简单,实现方便.实验结果表明,在仅有少量带标记的训练样本情况下,半监督高斯过
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[Unity3D] unity相机跟随代码

说明：unity相机跟随代码
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[其它] 基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器麦克风小阵列语音增强方法

说明：基于相干性滤波器的广义旁瓣抵消器麦克风小阵列语音增强方法
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[其它] 具有噪声估计功能的3-D非局部均值滤波器，用于高光谱图像降噪

说明：具有噪声估计功能的3-D非局部均值滤波器，用于高光谱图像降噪
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[电子政务] 【推荐】大数据 人工智能与智慧安监.pptx

说明：大数据 人工智能与智慧安监，2021年AI智慧安监解决方案安全生产监督管理局平台建设技术方案
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[互联网] 浙大软件工程ppt资源.zip

说明：浙大软件工程ppt课程视频和课件，习题。 有需要的下载，谢谢
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