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  1. 吴文俊：不朽的数学人生，照耀人工智能发展之路.md

  2. 2019.09.17 中国人工智能学会原名誉理事长、中国科学院院士吴文俊获“人民科学家”国家荣誉称号的新闻报道。回顾大师不朽的数学人生，了解成就：吴类（拓扑学示性类及示嵌类）和吴公式，古代数学的算法和可计算性分析，开创崭新的**数学机械化**领域，提出 **用计算机证明几何定理的“吴方法”**,成为**自动推理领域**的先驱。 哥德尔的不完备性定理昭示了数学真理的探索永无止境，没有囊括一切真理的公理系统存在。真理的发展和认识是无穷的。不完备恰好预留了真理发展的空间。欧几里得几何的公理体系由于不

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-21
    • 文件大小：14336
    • 提供者：qq_27206435

  1. 基于欧几里德算法的使用

  2. 本篇文章介绍了，基于欧几里德算法的使用。需要的朋友参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38627104

  1. 基于稀疏编码和欧氏局部约束的高效跟踪器

  2. 基于稀疏编码（SC）的视觉跟踪（l1-tracker）受到越来越多的关注，并开发了许多相关算法。 在这些算法中，每个候选区域都被稀疏地表示为一组目标模板。 但是，通常会忽略连接这些候选区域的结构。 鲁提出了一种非局部自相似稀疏编码的NLSSC跟踪器来解决这个问题，它具有很高的计算成本。 在这项研究中，我们提出了一种基于欧几里德局部结构约束的稀疏编码跟踪器，该跟踪器具有平滑的欧几里德局部结构。 使用该跟踪器，将优化过程转化为小规模的l1优化问题，从而大大降低了计算成本。 视觉跟踪的大量实验结果证明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38562725

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38606076

  1. cuTimeWarp：用于时间序列机器学习的动态时间规整和SoftDTW损失功能的CUDA实现。 CSS535 HPC的课程项目-源码

  2. cuTimeWarp 用于时间序列机器学习的动态时间规整和SoftDTW损失功能的CUDA实现。 基于以下描述的算法： 去做 在CPU上实施幼稚的DTW 在CPU上实现软DTW 选择基准数据集 在CPU上实现成对平方的欧几里德距离 在CPU上实现软DTW渐变 在CPU上实现软DTW重心估计 在CUDA中实施幼稚的DTW 在CUDA中实施软DTW 在CUDA中实现成对平方的欧几里德距离 在CUDA中实现软DTW渐变 在CUDA中实现软DTW重心估计 在CUDA中实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：110592
    • 提供者：weixin_42104181

  1. MSR-JavaScript-Crypto：Microsoft JavaScript密码库-源码

  2. 总览 Microsoft Research Javascr ipt密码库（msrCrypto）已开发为以HTML5兼容且具有前瞻性的方式与云服务一起使用。 该算法通过公开。 该库当前支持RSA加密（OAEP）和数字签名（PSS）。 AES-CBC和GCM加密/解密； SHA-256 / 384/512，具有支持的哈希函数的HMAC； NIST指定的PRNG（基于AES-CTR）； ECDH； ECDSA； 和KDF（Concat）。 该库已在IE8、9、10、11，Microsoft Edge

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42101384

  1. iww：基于AI的Web包装器，用于Web内容提取-源码

  2. IWW-IntelliWebWrapper 一个基于AI的Web挖掘库，用于使用机器学习算法提取Web内容。 当前，该库提供了许多可利用的功能以及一些有趣的算法： DOM提取器，映射器，缩减器和展平功能... DoC，相干度，基于欧几里德距离的相似度。 LD，列出检测器算法。 MCD，主要内容检测器算法。 MCD算法结果积分器方法。 CETD算法。 DOM标签检测器脚本（突出显示选定的节点）。 PS： 该文档尚不可用。 LD和MCD算法将在不久的将来作为研究文章发布

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：62914560
    • 提供者：weixin_42102272

  1. DBSCAN聚类算法原理及其实现

  2. DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：695296
    • 提供者：weixin_38685832

  1. 基于欧几里德算法的使用

  2. 欧几里德算法称为辗转相除法，用来求已知m、n两个自然数的公因数。结合程序说明一下辗转相除的具体情况。 首先看递归实现： 代码如下:int getcd(int m,int n) {     if (m < 0 || n <0) {         return 0;     }     if(m < n)     {         int t = m;         m = n;         n = t;     }     if(m % n)     {        

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38637093

  1. 用于数据流演进的超椭球聚类技术

  2. 数据挖掘已成为建立智能决策支持系统的关键要素。 作为数据挖掘的主要分支之一，数据流群集在过去十年中受到了很多关注。 大多数现有的数据流聚类技术都依靠欧几里德距离度量来查找相似的对象，因此会产生不总是适合于表示数据的球形聚类。 此外，在大多数现实世界中的问题中，我们遇到了密度变化的数据，这些数据无法通过基于密度的聚类技术来处理。 在本文中，我们基于最近提出的HyCARCE算法，介绍了一种新的聚类技术，称为用于演进数据流的超椭球聚类（HECES）。 在HECES中，对HyCARCE算法进行了一些修改

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38714637