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搜索资源列表

  1. JAVA23种设计模式迷你版

  2. RedSword软件工作室：http://redsword.cn.st 创建型 结构型 行为型 类 Factory Method Adapter_Class Interpreter Template Method 对象 Abstract Factory Builder Prototype Singleton Adapter_Object Bridge Composite Decorator Facade Flyweight Proxy Chain of Responsibility Comma

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-05
    • 文件大小：187kb
    • 提供者：lxlchl

  1. PHP设计模式指南.rar

  2. 本书的目标 本书的目的不是为了介绍一个全面的软件设计模式名录，也不是为了开发任何新的设计模式或术语，而是为了突出介绍一些已有的，知名的设计模式。值得一提的是，本书介绍了那些我自认为对开发动态 web 应用程序最有用的模式，并且演示了这些模式在 PHP 中的参考实现。 面向对象编程 由于设计模式的本性，本书的大多数内容都是基于面向对象编程(Object Oriented Programming，OOP)的概念和习惯的。 如果你不熟悉 OOP，有很多相关的资源 —— 书籍、网站、杂志，以及培训课程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-09
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：bonacc

  1. Thinking in Patterns中文版

  2. 目录 译序............................................................................................................................................I 目录....................................................................................................

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-12-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：wuji0301cata

  1. 动态模式分解-一种矩阵降阶方法

  2. 一个动态模式分解的例子，考虑一个混合信号，采用DMD 降阶信号，可以很好的重构的降阶存储

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-07
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：zhang_xiaoyu7

  1. 多分辨率动态模式分解

  2. 多分辨率DMD 解决了信号的短时间问题，有点类似短时傅里叶变换以及小波变换方法

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-11-07
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：zhang_xiaoyu7

  1. 动态黑洞和霍金辐射的柔软头发

  2. 近来已经提出了黑洞的柔软头发在解决黑洞信息悖论中起重要作用。 最近的工作强调，由于温伯格软定理，软模式不能影响黑洞S矩阵。 但是，由于柔软的头发是由几何的超平移产生的，而几何的超平移涉及角度随时间的变化，因此它必须具有非平凡的量子效应。 我们考虑Vaidya黑洞的超平移，并构造具有柔软头发的非球形对称动态时空。 我们证明了这个时空允许一个诱人的视野并且是一个动态的黑洞。 我们发现霍金辐射是从动态黑洞的捕获层发出的。 霍金辐射的光谱取决于黑洞的柔软毛发，这与黑洞S矩阵的分解特性一致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：566kb
    • 提供者：weixin_38696590

  1. Data-Driven-Methods:数据驱动方法-源码

  2. Amath-482-ZachZlepper 数据驱动方法项目1-使用傅立叶变换和去噪技术找到潜水艇的路径项目2-使用Gabor变换识别歌曲《 Comfortly Numb and Sweet Child O'Mine》中的乐器项目3-使用PCA识别弹簧的运动质量系统项目4-使用线性判别分析对MNIST数据进行分类项目5-动态模式分解以将视频中的前景与背景分开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42139357

  1. 结合隐马尔可夫模型和模糊神经网络进行复杂动态手势的连续识别

  2. 在基于手势的用户界面的设计中，由于手势的高维信息，手势的语义含义不明确以及存在不可预测的非手势身体动作，因此连续识别复杂的动态手势是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种混合模型，该模型可以利用hiddenMarkov模型的时间序列建模能力和模糊神经网络的模糊推理能力。首先，将复杂的动态手势分解并输入到混合模型中。由隐马尔可夫模型估计的观测序列的似然概率用作模糊神经网络中相应模糊类变量的模糊隶属度。接下来，通过模糊神经网络对手势分类进行模糊规则建模和模糊推理。为了准确地识别关键手势，引入

  3. 所属分类：其它

  1. optimal_sensors:与“用于设计生物报告器的最佳报告子位置”有关的代码和数据-源码

  2. 学习Koopman运算符以从两个条件的时序基因表达设计记者 重要提示：应及时对基因表达时间序列进行均匀采样。如果您想对异类采样数据应用类似的方法，请告诉我，我也许可以帮助将Koopman运算符模型替换为Koopman生成器模型，从而实现下游可观察性最大化。 main.py 必需的输入：包含压缩的pickle（.gz）文件的数据目录（变量datadir）。该文件包含以下列表：[背景减去基因表达动态的3个张量（即$ maximum（处理-对照，0.0）$），其中第1个暗样本，第2个暗时间，第3个暗

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：164mb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 静止状态脑网络的频率依赖性拓扑模式

  2. 使用静止状态功能磁共振成像技术已广泛研究了大脑网络的基础拓扑结构，重点是从0.01到0.1 Hz的低频带。 但是，关于相应的大脑网络的频率特异性在很大程度上仍不清楚。 在当前的研究中，引入了一种称为互补整体经验模式分解（CEEMD）的数据驱动方法，以将每个体素的时间序列分为具有不同频带的几个固有振荡节律。 我们的数据表明，全脑BOLD信号可以自动分为五个特定频段。 应用CEEMD方法后，分析了这五个时间相关网络的拓扑模式。 结果表明，在0至0.015 Hz的超低频带中，包括网络加权度，网络效率，

  3. 所属分类：其它

  1. 基于经验模式分解的三频彩色条纹投影轮廓术

  2. 为实现动态物体的实时三维测量，提出了一种基于经验模式分解的三频彩色条纹投影轮廓术。将低、中、高三种频率的正弦条纹分别经投影仪红(R)，绿(G)，蓝(B)通道同时投影至被测物面，CCD在另一角度拍摄变形条纹图。将变形条纹图R、G、B三分量互减消减背景干扰，用经验模式分解进行颜色解耦，分离各载频项,进而以傅里叶变换解调相位。以变精度去包裹算法按低、中、高频依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位。计算机模拟时相位解调的标准差小于0.0417 rad，具有较高的测量精度；对比实验和面部表情变化实

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模式识别的动态过程质量异常诊断方法

  2. 为了从包含多种异常模式的动态数据流中检测和识别每个异常模式，本文提出了一种基于平稳小波变换和神经网络的质量异常诊断方法。 首先，选择平稳小波变换分解动态数据流。 其次，我们提出了一种改进的模极大值方法，并从动态数据流中找到了奇异点的位置。 最后，根据找到的位置提取特征数据，并将其输入到神经网络中进行分类。 我们的想法是选择平稳小波变换并找到最适合分解动态数据流的小波。 此外，模量最大值直接从对应于大尺度的分解级别中提取。 实验结果表明，该方法不仅可以快速，准确地从动态数据流中识别质量异常模式，而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_38653664

  1. J2EE核心模式二

  2. CompositeView（复合视图）CompositeView模式又称复合视图模式，它建议将复杂的视图分解成多个原子子视图，这些子视图可以被动态地组合进整个页面或排版。CompositeView模式介绍我们从问题，解决方法，策略，优点等几个方面介绍CompositeView模式。最后给出CompositeView的相关联结。问题WEB应用中可能存在以下页面：-页面内容的一部分需要修改频繁-多个页面中存在相同或相似的内容-多个页面具有相同或相似的排版等。对于以上页面，如果把页面内容代码分散到各个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38732463

  1. J2EE核心模式二

  2. CompositeView（复合视图）CompositeView模式又称复合视图模式，它建议将复杂的视图分解成多个原子子视图，这些子视图可以被动态地组合进整个页面或排版。CompositeView模式介绍我们从问题，解决方法，策略，优点等几个方面介绍CompositeView模式。最后给出CompositeView的相关联结。问题WEB应用中可能存在以下页面：-页面内容的一部分需要修改频繁-多个页面中存在相同或相似的内容-多个页面具有相同或相似的排版等。对于以上页面，如果把页面内容代码分散到各个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38733787

  1. oc_deepDMD：输出受限的深度动态模式分解-源码

  2. oc_deepDMD：输出受限的深度动态模式分解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：97mb
    • 提供者：weixin_42129113

  1. DMD_HDMD_Annular_Modes：此存储库包含脚本代码，用于基于Matlab和NCL计算环形模式的动态模式分解（DMD）和汉克动态模式分解（HDMD）-源码

  2. 环形模式的DMD和HDMD 该存储库包含用于基于Matlab和NCL计算环形模式的动态模式分解（DMD）和汉克动态模式分解（HDMD）的脚本/代码 dmd_u_erainterim.m包含用于通过ERA-Interim计算纬向平均纬向风异常（p，lat）的动态模式分解的代码。 eof_u_erainterim.ncl包含用于根据ERA-Interim计算纬向平均纬向风异常的经验正交函数的代码。 corr_dmd_u_erainterim.ncl包含用于查找与EOF模式高度相关的DMD模式对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：130kb
    • 提供者：weixin_42142062

  1. J2EE核心模式二

  2. CompositeView（复合视图）CompositeView模式又称复合视图模式，它建议将复杂的视图分解成多个原子子视图，这些子视图可以被动态地组合进整个页面或排版。CompositeView模式介绍我们从问题，解决方法，策略，优点等几个方面介绍CompositeView模式。最后给出CompositeView的相关联结。问题WEB应用中可能存在以下页面：-页面内容的一部分需要修改频繁-多个页面中存在相同或相似的内容-多个页面具有相同或相似的排版等。对于以上页面，如果把页面内容代码分散到各个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_38644780

  1. 航天CMOS相机动态画幅成像瞬时影像像旋分析

  2. 为定量分析动态漂移时的像旋对成像质量影响的程度,基于动态环扫成像理论,建立一种静态影像与动态漂移间的融合模型。然后结合面阵CMOS相机成像特点与动态运动特性,提出对像旋矢量进行分解处理再融合的仿真模拟方法,设计了一种动态环扫画幅影像像旋仿真分析方法,获取了不同动态成像参数下的模拟影像。最后利用成像幅宽、地面分辨率、成像系统信噪比、峰值信噪比及结构相似性等指标对模拟影像进行定量评估分析。仿真结果表明,相机曝光时间越长,成像系统信噪比越高,像旋越大,成像质量越差,结构相似性越小。研究结果可为未来多种

  3. 所属分类：其它

  1. 自适应光学系统模式控制动态优化方法

  2. 像差校正模式项数是自适应光学系统模式控制算法中的一个重要参数，其大小对补偿效果影响明显。通过对系统响应函数矩阵的奇异值分解构建像差模式空间，以不同控制项数下残余像差的均方根估计为依据确定每次校正的模式项数，提出了一种模式项数动态优化的控制方法。以Hartmann-Shack波前传感器和薄膜变形镜为主要部件搭建自适应光学实验系统，通过拟合不同像差验证上述控制方法，实验结果表明，和固定项模式控制方法比较，动态优化方法校正的系统残余像差更低，可明显提高自适应光学系统的空间拟合性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警

  2. 结合集合经验模式分解（EEMD）和自然激励技术（NExT），基于广域测量系统（WAMS）的动态量测信息，提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号，利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量；通过NExT求互相关函数，并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率，采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明，所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息，且无需人工激励并剔除虚假模式，同时具有较强的抗噪性能。

  3. 所属分类：其它

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