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  1. K均值聚类算法，很经典的一个聚类方法。

  2. K均值聚类算法，很经典的一个聚类方法。对于学习数据挖掘很有帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-03
    • 文件大小：180224
    • 提供者：lswhwxyh

  1. 神经网络程序代码初学者

  2. 第一部分是模式识别的一些预处理知识，包括： 图像压缩的例子：行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法， 另外在这一章中的细化算法是与Chapt6中的特征提取结合在了一起 第二部分涉及有监督学习的前馈网络 ALOPEX算法：即模式提取算法，它把神经网络的学习过程看作 最优化问题的随机并行算法。与反向传播算法相比， 在大范围的信噪比情况下，ALOPEX算法有更好的抗噪声性能 另一个优点是计算简单，可以用高速大规模集成电路来实现 BackProp算法：经典的B-P算法（呵呵，很多人想要的么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-22
    • 文件大小：476160
    • 提供者：lyz031608

  1. Java常用设计模式和代码

  2. 创建型模式 　　1、FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说"来四个鸡翅"就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。 　　2、BUILDER—MM最爱听的就是"我爱你"这句话了，见到不同地方

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-09-05
    • 文件大小：1037312
    • 提供者：duzc309

  1. 数学建模多元统计

  2. 数学建模，多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支，是一种综合分析方法，它能够在多个对象和对个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，很适合农业科学研究的特点。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。简称多元分析。当总体的分布是多维（多元）概率分布时，处理该总体的数理统计理论和方法。数理统计学中的一个重要的分支学

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：oleonl

  1. 23种设计模式

  2. 1、FACTORY 追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER MM最爱听的就是“我爱你”这句话了，见到不同地方的MM,要能够用她们的方

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mxbing1984

  1. C#23种设计模式示例源代码

  2. 创建型模式 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的

  3. 所属分类：C#

  1. C#23种设计模式

  2. 1、FACTORY 追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER MM最爱听的就是“我爱你”这句话了，见到不同地方的MM,要能够用她们的方

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-06-02
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yiwuya

  1. C#23种设计模式_示例源代码及PDF

  2. 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的就是“我爱你

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-07-14
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：fiozhao

  1. C#23种设计模式示例源代码

  2. 创建型模式 1、 FACTORY —追 MM 少不了请吃饭了， 麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是 MM 爱吃的东西， 虽然口味有所不同， 但不管你带 MM 去麦当劳或肯德基， 只管向服务员说“来四个鸡翅”就行 了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的 Factory 工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消 工厂模式 费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：如 何创建及如何向客户端提供。 2、BUILDER — MM 最爱听的

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2017-07-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：zhgx85

  1. 控制科学发展前沿讲座报告.pdf

  2. 在对超像素的多种生成方法有一定了解之后，比较各种算法的优劣，可以发现无论是那种算法都 很难做到对超像素数量的良好控制，把图像分割成超像素后，超像素的数量要么大于预期值造成过分 割，要么小于预期值造成欠分割。 而造成超像素数量难以控制的原因则是因为不同算法在由于自身策略的需要造成超像素数量的偏 差，以超像素分割中最经典的 SLIC 算法为例，分析其背后原因。 首先介绍一下 SLIC 算法，算法大致思想为:将图像从 RGB 颜色空间转换到 CIE-Lab 颜色空间， 对应每个像素的(l, a, b

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-05-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：papernoise

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：900096
    • 提供者：irwin0112

  1. 棋盘识别：棋盘配置识别计算机视觉项目-源码

  2. 棋盘识别 该项目重点介绍了采用计算机视觉技术处理棋盘图像并识别棋盘配置的方法。 尽管将棋盘检测用于相机校准是一个经典的视觉问题，但是现有的棋子识别技术在受控环境下仍能正常工作。 程序针对所选的彩色棋盘和一组特定的棋子而定制。 该项目中使用的方法通过使用聚类来分割棋盘和棋子，而与颜色方案无关，对现有研究进行了补充。 对于棋子识别，该方法引入了一种新颖的方法，该方法使用R-CNN训练鲁棒的分类器以处理不同类型的棋盘棋子。 与基于SIFT的分类器相比，该方法在不同种类的样本上表现更好。 如果扩展，这项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：85983232
    • 提供者：weixin_42100129