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搜索资源列表

  1. 用贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类器(C版本和Java版本)

  2. 这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。 第一次是用c语言实现。 第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-28
    • 文件大小：631808
    • 提供者：agate2020

  1. 深刻理解傅里叶变换

  2. 我们所要说的变换(transform)虽然是数学意义上的变换，但跟函数变换是不同的，函数变换是符合一一映射准则的，对于离散数字信号处理（DSP），有许多的变换：傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、希尔伯特变换、离散余弦变换等，这些都扩展了函数变换的定义，允许输入和输出有多种的值，简单地说变换就是把一堆的数据变成另一堆的数据的方法。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-02-03
    • 文件大小：1024000
    • 提供者：assassin21010

  1. 短时傅里叶、希尔伯特黄变换（emd）、cohen

  2. 用短时傅里叶、希尔伯特黄变换（emd）、cohen变换对excel表格中的数据提取做变换，附有详细的原代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-11
    • 文件大小：75776
    • 提供者：xiaolizi456

  1. 陈希孺 数学统计简史

  2. 陈希孺 数学统计简史 pdf 本书论述了自17世纪迄今数理统计学发展的简要历史。内容包括:概率基本概念的起源和发展,伯努利大数定律和狄莫旨二项概率正态逼近,贝叶斯关于统计推断的思想,最小二乘法与误差分布--高其正态分布的发现过程,社会统计学家对数理统计方法的主要贡献等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-09-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_20729059

  1. 基于图像特征的图像哈希算法及实现

  2. 在本文中，我们提出了一种新的哈希提取方案，主要依赖图像 Harris 稳健角点和图 像频谱来构造，故兼有两者的优势。由角点提取的哈希部分对较大的几何操作具有很强 的鲁棒性。但是，对于高斯噪声、滤波等不改变图像内容的常规操作，鲁棒性并不理想。 当遭遇相对较大的几何操作时，提取的这部分哈希分量变化不明显。这部分提取的主要 步骤是：首先选取稳健 Harris 角点，对角点周围信息进行奇异值分解，然后编码生成哈 希分量。一般来说，图像内容发生变化，哈希分量也会随之变化。 与此同时，另一部分的哈希分量由

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：l1w1w1

  1. 希尔伯特黄变换在含噪声语音信号处理中的应用

  2. 言语是人类社会最重要的交际工具，也是人类思维工具，人类社会文明与它 息息相关。语音承载语言信息，人们的信息交互主要靠语音进行。 在实际的语音环境，多多少少存在着程度不等的环境噪声的干扰。噪声使语 音质量下降，语音信号处理设备不能正常工作，信息交流受阻，含噪语音的去噪 成为一个亟待解决的难题。 传统的各种时频分析技术如傅立叶分析是面向平稳信号的，不适合分析非平 稳信号，非平稳信号的典型代表是语音信号，它是时变的随机信号。本文主要研 究采用近年来发展起来的面向非平稳信号

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-03-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_34254316

  1. N 3 LO + N 3 LL处的希格斯截面及其不确定性

  2. 我们考虑了胶子融合中希格斯玻色子的包容性产生，并且研究了阈值恢复对新近计算的定序预测的影响，该阈值恢复的对数精度为N至3 以最接近的顺序（N 3 LO）。 我们提出了一种保守而鲁棒的方法来估计由于缺少较高（固定或对数）阶次而引起的扰动不确定性。 我们将我们的结果与其他两种估计缺失高阶不确定性的不同方法进行了比较：David和Passarino建议，使用Cacciari-Houdeau贝叶斯方法解决理论错误，并使用算法来加速微扰级数的收敛。 我们确认最佳收敛是在μR =μF = m H / 2时发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：735232
    • 提供者：weixin_38694529

  1. 在现象学NMSSM中测试希格斯玻色子场景

  2. 自然界中可能还存在另一个准退化的标量（$$ h_ {125} $$ h125）。 在诸如最小到超对称标准模型（NMSSM）之类的模型中，这是可能的。 可以将具有单个希格斯玻色子的情况与具有多个希格斯玻色子的情况进行比较，所有情况都接近$ 125 \，\ text {GeV} $$ 125GeV。 为了评估当前对撞机，冷暗物质遗迹密度和直接检测极限能够区分这些情况的程度，我们首次对弱尺度现象学NMSSM与26进行了全局拟合 使用PolyChord（一种用于贝叶斯推理的下一代工具）中的嵌套采样实现来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-05
    • 文件大小：937984
    • 提供者：weixin_38652870

  1. 希格斯拟合：对理论不确定性进行统计学处理的第一本指南

  2. 基于最近和即将到来的大型强子对撞机数据对希格斯玻色子耦合的研究为标准模型之外的物理打开了一个新窗口。 在本文中，我们提出了统计指导，以对进入希格斯利率拟合的理论不确定性进行一致处理。 在统一的形式主义中系统地分析了贝叶斯方法和常客主义方法。 我们提供了边际可能性的解析表达式，可用于同时实施实验和理论不确定性。 我们回顾了理论错误的各种根源（QCD，EFT，PDF，生产模式污染……）。 所有这些个人不确定性都在基于力矩的考虑因素的帮助下得到了充分的结合。 希格斯检测通道之间的理论相关性似乎会影响希

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38660051

  1. 伪周期自然希格斯膨胀

  2. 通货膨胀的宇宙学代表了一个描述框架，它描述了早期宇宙空间的扩展，因为它解释了宇宙的大规模结构的起源和宇宙微波背景辐射的各向同性。 希格斯玻色子的最新发现是基于可以用希格斯场识别出充气子的假设，重新开展了研究活动。 同时，是否需要将通货膨胀潜力扩大到电弱规模以及是否必须临时选择通货膨胀才能使其在身体上可以接受这一问题，是激烈辩论的中心。 在这里，我们提出并执行所谓的大规模自然通货膨胀（MNI）模型的慢滚分析，该模型除了常数以外，还具有三个可调参数：显式质量项，傅立叶振幅u和频率参数β 潜力的期限。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：455680
    • 提供者：weixin_38748769

  1. 用非线性有效理论拟合希格斯数据

  2. 在最近的一篇论文中，我们证明了电弱的手性拉格朗日先导顺序等效于ATLAS和CMS用于测试希格斯异常耦合的常规κ形式。 在这里，我们运用这一事实来拟合最新的希格斯数据。 我们分析的新方面是对EFT中拟合参数的系统解释。 着眼于迄今已测得的希格斯产生和衰减的过程，结果发现六个参数是相关的：cV，ct，cb，cτ，cγγ，cgg。 然后执行全局贝叶斯拟合，结果cV = 0.98±0.09，ct = 1.34±0.19，cb = 0.78±0.18，cτ= 0.92±0.14，cγγ= -0.24±0.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：1032192
    • 提供者：weixin_38742647

  1. 扩展Behrens-Fisher问题以检验线性回归中的坡度相等：贝叶斯方法

  2. 在统计变量中，当两个正态分布的随机变量的方差不相等时测试均值的均等性在统计文献中称为“贝伦斯－费舍问题”。 众所周知，感兴趣参数的后验分布是贝叶斯统计推断的本原。 对于基于后验分布的统计程序的常规实施，需要简单有效的方法。 由于使用数值积分获得了贝伦斯-费希尔问题的精确后验分布的计算，因此将讨论和比较几种近似方法。 讨论了基于这些近似的检验和贝叶斯最高后验密度（HPD）区间。 我们将提出的近似值扩展到简单线性回归模型中的并行度测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722588

  1. 基于希尔伯特黄变换的三相短路故障信息检测

  2. 故障诊断及检测的难点在于故障信息的提取。为了克服传统采用傅里叶变换和小波变换时运算量大的缺点,提出将EMD分解和希尔伯特黄变换应用到故障信息检测中。在Matlab/simulink下搭建了三相短路故障信息检测仿真系统,编程验证了希尔伯特变换的故障检测结果,结果证明该算法不仅能准确对故障信息进行检测,而且算法简单,更有实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：704512
    • 提供者：weixin_38666300

  1. EMD程序，希尔伯特变换，傅里叶分析都在里面，根据用户需求改变输入可用.rar

  2. EMD程序，希尔伯特变换，傅里叶分析都在里面，根据用户需求改变输入可用，在测试m文件里面就是用户需要的输入了，可以改变里面x的值，也就是信号输入量，通过各个函数的调用，原始信号的经验模态分解，本征模态函数进行频谱分析与希尔伯特谱的获取。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_42162452

  1. NY5237-2004 无公害食品 叶用窝芭生产技术规程

  2. 工欲善其事必先利其器，NY5237-2004 无公害食品 叶用窝芭生产技术规程就是你学习这一行业最好的工具，希...该文档为NY5237-2004 无公害食品 叶用窝芭生产技术规程，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：226304
    • 提供者：weixin_38608875

  1. DistillHash：通过提取数据对进行无监督的深度哈希

  2. 由于具有很高的存储和搜索效率，散列在大规模相似性搜索中已变得十分普遍。 特别是，深度哈希方法大大提高了在有监督的情况下的搜索性能。 相反，由于缺乏可靠的监督相似性信号，无监督的深度哈希模型很难获得令人满意的性能。 为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深度无监督哈希模型，称为DistillHash，它可以学习由数据对组成的，具有置信度相似信号的数据集。 具体来说，我们调查了从局部结构中获悉的初始噪声相似度信号与贝叶斯最佳分类器分配的语义相似度标签之间的关系。 我们表明，在温和的假设下，可以潜在地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：750592
    • 提供者：weixin_38648396

  1. 与特殊仿射傅立叶变换和偏移希尔伯特变换相关的泊松求和公式

  2. 与特殊仿射傅立叶变换和偏移希尔伯特变换相关的泊松求和公式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38504170

  1. 哈希表树：哈希表，二叉搜索树，红黑树，epoll，socket，tcp，udp，多进程，共享内存，原子操作，惊群，协议栈-源码

  2. BST 哈希图（基于二叉搜索树实现） 哈希表+二叉搜索树实现key => value数据存储与修改。 特点：千万级键=>值数据，插入，查询，修改，删除几级实现。 红黑树实现 插入初始初始都为红色 1，代表必须是红色或黑色。 2，根核苷酸必须是黑色。 3，叶节点（NIL）是黑色的。（NIL例程无数据，是空例程） 4，红色代表必须有两个黑色儿子例程。 5，从任一基线出发到其每个叶子节点的路径，黑色核苷酸的数量是替代的。 插入操作 1，情况一：插入例程为根例程，将插入副本修改为黑色

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：532480
    • 提供者：weixin_42116701

  1. 番茄叶-源码

  2. Create React App入门 该项目是通过。 演示： : 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_42122986

  1. 建筑嵌套哈希v-000-源码

  2. 练习中的代码：构建嵌套哈希 目标 构建一个嵌套的哈希。 访问和操作嵌套哈希中的数据。 挑战中的代码：史诗般的悲剧 您今年16岁，正在上高中英语课。 幸运的是，我们的老师很懒惰，我们可以观看由莱昂纳多·迪卡普里奥和克莱尔·丹尼斯主演的90年代的罗密欧与朱丽叶的电影。 但是，我们的老师为我们安排了一个罗密欧与朱丽叶测验，我们需要为此做准备。 我们绝对需要回答有关角色转换，属性和相互关系的一些问题。 让我们来绘制这些信息： 我们这里有一个嵌套的数据结构。 信息有不同的层次或层次。 在顶层，我们有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42149153
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