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搜索资源列表

  1. kdTree:这是用于构建和搜索最近的邻居点的代码-源码

  2. kdTree，C / C ++和python代码。 这是用于构建kdTree并在kdTree中搜索最近邻居的代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42151036

  1. nearest-neighbors-lab-data-science-intro-000-源码

  2. 最近的邻居实验室 介绍 在本实验中，您将应用最近的邻居技术来帮助出租车公司预测乘车时间。 想象一下，我们被聘请为即将在纽约开放的豪华轿车和出租车服务LiftOff提供咨询。 Liftoff希望出租车司机将目标定为更长的行程，因为行程越长，它赚到的钱就越多。 LiftOff具有以下理论： 出租车的接送位置可以帮助预测行程的长度。 LiftOff要求我们进行一些分析，以编写一个函数，该函数可以**预测任何给定位置的出租车行驶时间**。 我们的技术如下： 收集获取包含所有出租车信息的数据，仅选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：157kb
    • 提供者：weixin_42117267

  1. instant-distance:基于HNSW索引的Rust快速近似最近邻居搜索-源码

  2. 即时距离：快速HNSW索引 实例距离是Malkov和Yashunin对的一种快速的纯锈实现，用于查找近似最近的邻居。此实现将为用于单词矢量索引的后端服务提供动力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：weixin_42127835

  1. clustering:CLI将UMAPLeiden集群应用于值数组-源码

  2. 聚类 CLI将UMAP / Leiden群集应用于值数组 老实说，只是一个愚蠢的前端，就可以使用UMAP将数据矩阵聚类到最近的邻居，并使用Leiden进行社区检测。之所以写这篇文章，是因为从{reticulate}传递数据很容易达到C stack limit并且我很想尝试如何解决它。 :chart_increasing:发行版 您可以在页面上查看可用版本列表。 我们遵循规范。 我们使用 。合并拉取请求时，将保留最新的草稿版本，列出更改，并准备好在您准备好时发布。使用类别选项，您可以使用标签对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42133861

  1. CS170_Project_2:与最近邻居的特征选择-源码

  2. 与最近邻居的特征选择 介绍 该项目要求我们实施最近邻分类，利用前向选择和后向选择来搜索相关特征，并留下一次交叉验证来测量每个特征的准确性。这是加州大学河滨分校的Keogh博士在“人工智能入门”课程中提供给我们的第二个项目。 资料夹 每个文件夹都包含与项目相关的信息。 Images文件夹包含几个条形图，用于比较每个数据集和搜索算法。 “先前版本”文件夹包含过去实现的文本文件，并用其日期标记。样本数据集是Keogh博士为测试目的提供给我们的数据集。最后， Results文件夹包含输出重定向的跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：569kb
    • 提供者：weixin_42141437

  1. stat451-machine-learning-fs20:STAT 451-源码

  2. stat451-机器学习-fs20 STAT 451：威斯康星大学麦迪逊分校的机器学习入门（2020秋季） ：课程概述，机器学习入门 ：最近的邻居方法 ：Python ：Python中的科学计算 ：Scikit学习 ：决策树 ：合奏方法 ：模型评估1：过度拟合和拟合不足 ：模型评估2：重采样方法和置信区间 ：模型评估3：交叉验证和模型选择 ：模型评估4：算法比较 ：模型评估5：性能指标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：52mb
    • 提供者：weixin_42099906

  1. endolas:内窥镜激光3D成像的关键点检测-源码

  2. 结构化光内窥镜中基于特征的图像配准 该存储库包含基于深度学习的图像配准，用于结构化光内窥镜检查。 该方法是通过使用喉部记录对激光投射的关键点（功能）进行分类而开发的。 该方法包含一个预处理步骤，在该步骤中执行语义分割以定位关键点。 然后执行图像配准，以将不规则放置的关键点转换为规则放置的图案。 在后处理步骤中，使用最近邻居方法和排序算法对各个关键点进行分类。 实现驻留在包endolas（内镜检查+拉斯ER）和示范在演示提供。 此外，该数据集LASTEN，其用于训练和评估在数据中给出。 安装 下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：127mb
    • 提供者：weixin_42168555

  1. DiffusionLearning-INTEGRAL-源码

  2. 扩散学习-整体 该工具箱允许在非常大的数据集上实施以下基于扩散的聚类算法： 通过无监督非线性扩散（LUND）学习 下载此工具箱后，请执行以下步骤。 它只需要做一次。 确保AVIRS-NG印度森林数据集（标题为“ r1_reg.mat”）在您的MATLAB路径中。 运行“ preprocessing.m”。 该脚本将在本地保存最近的邻居和图像的标准化版本。 该文件是8.07 GB。 完成上述操作后，您可以使用main.m文件分析AVIRIS-NG印度森林数据集。 对于AVIRS-NG印度

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. Delivery_Optimization-源码

  2. 自建哈希表的交付优化 该程序通过从两个CSV文件中提取数据来运行传递算法：packages.csv，其中包含有关40个不同软件包的详细信息（包括特殊的传递条件），以及一个距离表，用于提供从一个位置到另一个位置的距离。 该程序创建包对象，并将它们插入到链式哈希表中。 然后，对象按照最近的邻居方法通过自写的贪婪算法运行。 还修改了软件包以包括其交付时间以确保及时交付，然后将其重新插入哈希表中。 该程序包括所有交货的验证功能以及特定的交货时间。 投放算法运行 打印语句在算法运行时使每次交付清晰明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：430kb
    • 提供者：weixin_42133899

  1. 邻居：最近的邻居搜索Rails和Postgres-源码

  2. 邻居 最近的邻居搜索Rails和Postgres 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'neighbor' 并运行： bundle install rails generate neighbor:install rails db:migrate 这将启用Postgres中的 入门 创建迁移 class AddNeighborVectorToItems < ActiveRecord :: Migration [ 6.1 ] def change a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42126668

  1. 高级计算物理：并行编程中高级计算物理PHYSM0032课程的存储库-源码

  2. 高等计算物理 描述 该存储库包含我的并行编程高级计算物理PHYSM0032课程的代码。 在这个项目中，我实施了由克雷格·雷诺兹（Craig Reynolds）开发的人工生活计划。 Boids模拟的第一个主要挑战是确定应将哪些boid视为给定boid的邻居。 在三个主要源（src）目录中的第一个目录中，我编写了代码，该代码实现了针对最近邻居搜索问题的方法。 在“ run_linear_search_comparison.py”中，我比较了不同的距离指标以加快线性搜索的速度。 在“ run_c

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：668kb
    • 提供者：weixin_42132598

  1. nQuant.j2se：具有Java Swing的基于成对最近邻的快速算法-源码

  2. nQuant.j2se Java Swing快速基于成对最近邻的算法 基于快速成对最近邻算法的算法可生成高质量256色8位PNG图像，从而最大程度地减少了红唇照片的颜色损失，并支持256种或更少的具有透明度的颜色。 从众所周知的成对最近邻居〜PNN！中衍生出一种新的多级阈值算法。 矢量量化中先前使用的方法。 由于原始方法的时间复杂度显示为O（N3），因此PNN被认为是一种慢速算法。 Kurita和Fraónti等人提出了使用堆结构的更快方法。 使用最近的邻居指针。 该方法的时间复杂度为O（N

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：98kb
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 运动检测：我高级领导的项目之一-源码

  2. 运动检测 我的高级领导者中的一个项目A公司来到我们班上，告诉我们他们创建了用于在员工跌倒时监控员工的设备。该项目的重点是检测异常动作。以及使用“醉酒护目镜”。我的团队使用加速度计生成数据，并使用前十秒的数据构建了模型，我尝试了几种不同的sci-kit学习算法，发现最近的邻居具有最高的准确性作为准备工作的一部分，为每个观测值分配一个对应于五种收集条件类别的标识符：行走，快走，旋转，戴护目镜和戴护目镜时旋转。 他们还被赋予了一个二进制类别，在最极端的情况下，护目镜和旋转眼镜为一类，其他所有类别为零。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：273kb
    • 提供者：weixin_42131342

  1. 图像还原的深度特征：使用CIFAR-10中的深度特征创建最近的邻居模型-源码

  2. 图像还原的深层功能 使用CIFAR-10中的深度特征创建最近的邻居模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. 最近的邻居-源码

  2. 最近的邻居 中对该算法的探索。 在本自述文件中，我将： 解释我优化算法的尝试 深入研究最小超立方体/超球面测量值与该范围内某点存在的概率之间的关系的一些更复杂的分析 开始之前 我建议阅读从第5页开始的论文的第3章。它大约3页长，几乎不需要或完全不需要数学知识，并且将提供对该算法如何工作的广泛概述。 满足第1部分的要求。 最佳化 本文给出的原始算法在original.c中。我对此的优化位于optimised.c中。 预处理数据 而不是冒泡排序 时间复杂度，我们将使用带有 。 这将显着提高高n的性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42128141

  1. 最近邻居：帮助解决最近邻居问题-源码

  2. 最近的邻居 蛮力逼迫最近的邻居问题。 作者：Ignatios Drakoulas 执照：麻省理工学院 ⇒ Array. Array. ⇒ number ⇒ Point | any 最近邻居〜点 类型： 内部类 新点（x，y） 表示二维点。 参数 类型 描述 X Number 横坐标 ÿ Number 纵坐标 NearestNeighbor〜sortBruteForce（neighbors，[distanceFn]）⇒ Array. Array. 从第一个邻居开始按其各

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_42135754

  1. retinize：Retinize将放大（使用最近的邻居）图像以在视网膜屏幕上正确显示。 当您不想存储升级版本时，这对于像素艺术特别有用-源码

  2. 重塑 将（使用最近的邻居）图像以在视网膜屏幕上正确显示。 当您不想存储升级版本时，这对于像素图特别有用。 这是一个。 更新2016 现在，使用CSS可以解决模糊问题。 jQuery版本保持不变，但这仅在需要较旧的浏览器支持或仅想使用画布时才真正需要，因此该类仅是canvas。 使用以下内容： canvas , img { image-rendering : optimizeSpeed; image-rendering : -o-crisp-edges; image-rende

  3. 所属分类：其它

  1. FLANN.jl：用于快速库的Julia包装器，用于近似最近的邻居（FLANN）-源码

  2. FLANN.jl：用于快速库的Julia包装器，用于近似最近的邻居（FLANN）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：weixin_42144707

  1. ann-benchmarks：Python中近似最近的邻居库的基准-源码

  2. 基准化最近的邻居 在高维空间中快速搜索最近的邻居已成为一个越来越重要的问题，但是到目前为止，还没有很多以客观方式比较方法的经验性尝试。 该项目包含一些工具，用于对不同度量的近似最近邻（ANN）搜索的各种实现进行基准测试。 我们已经预生成了数据集（采用HDF5格式），并且还为每种算法提供了Docker容器。 有一个可确保每种算法都能正常工作。 已评估 ：LSHForest，KDTree，BallTree ：SWGraph，HNSW，BallTree，MPLSH ：ONNG，PANNG，

  3. 所属分类：其它

  1. TBSG:基于树的搜索图，用于近似最近的邻居搜索-源码

  2. TBSG：基于树的搜索图，用于近似最近的邻居搜索。 TBSG是基于神经网络的基于覆盖树的基于图的算法，也是单调搜索网络（MSNET）的近似。 TBSG非常高效，高精度。 基准数据集 数据集| 基数尺寸| 查询数量下载链接筛| 1,000,000 | 128 | 10,000 | （ ） 要点| 1,000,000 | 300 | 1,000 | （ ） 手套| 1,183,514 | 100 | 10,000 | （ ） 抓取| 1,989,995 | 300 | 10,000 | （

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42117340
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