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搜索资源列表

  1. 高级js核心加密算法

  2. js加密算法 MD5 MD4等诸多算法集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-11
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：hahazhu_

  1. TI达芬奇平台算法集成SDK的学习文档

  2. TI达芬奇平台算法集成SDK的学习文档.rar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-13
    • 文件大小：311kb
    • 提供者：churchill357

  1. 基于迁徙差分进化算法集成的模体识别.pdf

  2. 模拟人类社会的迁徙进行算法仿真 得到了具有较高搜索效率的解的方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-04
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：huihuifeifei

  1. Weka中各种分类算法和聚类算法集成

  2. 本工具包集成了Weka中最新的分类和聚类算法，将其打包成jar包，方便java开发者调用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-25
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：haomiao1295

  1. C语言经典算法集成系统课设

  2. 此报告说明书主要介绍了经典算法集成系统的C语言编程，经典算法集成系统设计是一个较简单的编程，经过仔细的分析，总结出算法再进行编辑、编译、链接、运行及调试，从而得到需要的程序。经过此次课程设计，学生更能对c语言有了新的理解。学会用一些函数来解决现实中的实际问题。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：zsygogo

  1. 数据结构课程设计 排序算法

  2. 数据结构课程设计，排序诉法集成，六种排序等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-01
    • 文件大小：703kb
    • 提供者：liu_yun000

  1. 社区发现算法--10种算法

  2. 10余种算法集成，GN,FAST-GN,RANDOM WALK 等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-15
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：lfsy0

  1. 基于粗糙集与遗传算法论文的MATLAB源码

  2. 决策在管理活动中普遍存在,是为解决当前或未来可能发生的问题,选择最佳方案的一种过程,是管理活动的核心。 群体决策会产生大量的数据,而且这些数据为不精确非量化值。传统的群体决策在确定决策结果时,往往采用决策者的经验来选择,降低了决策的效率和质量。 在实际群体决策过程中,由于参与决策过程的决策者不止一位,因此会产生大量决策因素数据。本文融合了粗糙集理论和遗传算法理论,发挥二者所长。 粗糙集理论善于处理不精确的知识,通过粗糙集理论对数据进行预处理,挖掘大量影响决策结果数据中隐含的决策模式。遗传算法进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-30
    • 文件大小：387byte
    • 提供者：checkpaper

  1. 数值分析算法集成系统

  2. 计算方法（数值分析）算法集成系统开发 windows交互界面 功能包括： 线性代数方程组数值解法：直接法/迭代法 一元方程求根 函数近似计算的插值方法 曲线拟合的最小二乘法 微积分的数值计算 常微分初值问题的数值解法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-10-24
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：janayx

  1. 如何集成音频算法到dm816x EZSDK

  2. 官方文档，详细的步骤介绍如何集成音频算法到dm816x EZSDK

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2014-11-05
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：guo8113

  1. 一种多机器学习算法集成的恶意代码检测系统_王子腾

  2. 一种多机器学习算法集成的恶意代码检测系统_王子腾，期刊论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-28
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：qq_43121865

  1. 算法集成开发手册.pdf

  2. 气象算法集成到大数据云平台开发指南，包括元数据申请、数据存储权限申请、算法改造、加工流水线部署等等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：hu__li

  1. 加解密算法（des、SM2、RSA等）验证工具

  2. 该工具为算法集成验证工具，可以验证开发者实现的des、ECC、RSA、SM2、HASH、AES等算法正确性

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-10-09
    • 文件大小：328kb
    • 提供者：lhtwlh

  1. 一种基于传感器温度补偿的双指数函数拟合算法

  2. 温度漂移是影响传感器可靠性、精度和使用效能的关键因素，是制约加速度计精度提高的瓶颈。提出一种基于传感器温度补偿的双指数函数拟合算法，一方面采用双指数函数对非线性的温度系数曲线进行补偿，另一方面在双指数函数拟合的算法中，提出一种具有高精度初值的交替迭代法。该方法首先利用四组数据点计算出高精度的初值，再使用交替迭代法优化计算结果，明显改善了传统交替迭代法拟合在初值选取不当时造成的迭代不收敛、精度较低、迭代次数较多的问题。此外双指数函数模型可以采用CORDIC算法集成到硬件中，因此具有工程实用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：505kb
    • 提供者：weixin_38698018

  1. 嵌入式媒体服务器语音编解码算法集成与优化

  2. 介绍面向视频会议的嵌入式媒体服务器中语音编解码算法的集成和优化技术。本系统采用ARM+DSP的嵌入式架构并基于TMS320DM8168芯片实现。在实现G.722语音编解码算法的基础上，参考xDM标准对编解码函数进行封装。随后将此函数集成入远程处理器执行框架(RPE)，并在ARM端成功调用DSP上的语音编解码模块。实际测试验证，上述编解码模块运行功能正确，执行效率较高，满足了视频会议对媒体服务器的语音处理要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：343kb
    • 提供者：weixin_38668225

  1. 集成学习算法

  2. 集成学习算法集成学习的基本原理BaggingBoosting随机森林 集成学习的基本原理 Bagging Boosting 随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。 随机森林相对于Bagging，既对样本做随机，又对变量做随机。 随机森林的优点： 1）对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器； 2）它可以处理大量的输入变数； 3）它可以在决定类别时，评估变数的重要性； 4）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：348kb
    • 提供者：weixin_38653085

  1. CAISC:CAISC（具有SNV和CNV集成的克隆体系结构）-源码

  2. CAISC（存储库将在2021年4月1日之前完全更新） CAISC代表具有SNV和CNV集成的克隆体系结构，是一种软件，该软件集成了拷贝数变异和单核苷酸突变，可通过单细胞RNA测序进行遗传异质性分析和亚克隆检测 手稿 问题？ 如果您对使用CAISC有任何疑问，可以在此处打开一个新期刊，也可以通过电子邮件向以下维护者之一发送电子邮件。 安装 管道 我们提出了具有SNV和CNV集成的克隆体系结构（CAISC），这是一种新的子克隆检测算法，该算法集成了SNV和CNV数据以获取更准确和更强大的聚类结果

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

  2. 本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是：①弱分类器模型的形式②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集成（homogenousensembles）方法；而今天我将主要对一种目前在kaggl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：463kb
    • 提供者：weixin_38553478

  1. Adaboost算法集成颜色和纹理特征的图像检索技术

  2. 特征提取是图像检索的关键步骤，针对仅基于一种特征只能表达图像的部分属性，并且在多分类问题中，对图像内容的描述比较片面，缺乏足够的分辨能力。在图像类别较多，并且图像变化较大的场合不能取得理想的检索效果。基于相关反馈检索机制，提出了一种由Adaboost算法集成颜色和纹理特征的相关反馈图像检索方法。实验结果表明，通过反馈机制的Adaboost算法集成组合特征进行图像检索，该方法有较好的检索性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

  2. 本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。 集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是： ①弱分类器模型的形式 ②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：462kb
    • 提供者：weixin_38638596
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