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信息化下载列表 第9384页

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[管理软件] Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume4

说明: Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume
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[管理软件] Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume3

说明: Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume
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[管理软件] Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume.2

说明: Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume
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[管理软件] Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume.1

说明: Pattern.Oriented.Software.Architecture.Volume.1
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[IT管理] Office2003与Office2007或Office2010并存

说明: Office2003与Office2007或Office2010并存Office2003与Office2007或Office2010并存Office2003与Office2007或Office2010并存Office2003与Office2007或Office2010并存
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[IT管理] JDK环境变量设置

说明: JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置JDK环境变量设置
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[其它] DIY无线天线大集合

说明: DIY无线天线大集合DIY无线天线大集合天线大集合
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[其它] 资源查看图示

说明: 资源查看图示资源查看图示资源查看图示资源查看图示
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[其它] 改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

说明: 提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优.该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率.这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.
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[其它] 一种基于Fisher最优判据的人脸识别新方法

说明: 通过对一种计算奇异类内离散度矩阵的Fisher最优判据方法的改进,提出一种改 进的Fisher最优判据,并应用于人脸识别中.在Olivetti_OracleResearchLab(ORL)和Yale标准人脸库上的识别结果显示,此方法比主元分析方法(PCA)和直接线性判别分析方法(DirectLinear Discriminant Analysis, DLDA)有更好、更高的识别效果.
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[其它] 基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法

说明: 首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参数C增大到co时,识别率达到最大值.另外,以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且,随粉参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此,我们提出了基于最大散度
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[项目管理] 软件项目管理用表

说明: 一套软件项目管理用示范文档,一共有67个文档范例,从软件项目开始到结束,涉及面广,有一定有参考价值
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