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一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法
：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础
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联想主板IH61M Ver:1.0 bios带windows刷写bios工具
这是从联想主板型号IH61M Ver:1.0 备份出来的bios，为方便大家，压缩包内已带windows下刷写ami bios工具afuwin-5.05.04，本人亲自测试在win7_专业版64位下面重复备份、回刷2次正常，刷bios请谨慎，风险自负！！！
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matlab仿真在通信中的应用实例
是matlab在通信中的应用实例，包括BFSK在高斯白噪声信道，瑞利信道，伦琴信道中传输仿真，DPCM与PCM系统的量化噪声分析，PAM，QAM，频分复用，TDMA，AM，DSB，FM，DPCM，DM仿真，相当好的
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基于概率神经网络的模式识别.pdf
基于概率神经网络的模式识别.pdf
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图书管理系统(BS和CS完整版)(附源码).rar
【实例简介】图书管理系统是典型的信息管理系统，其开发主要方面包括前台的应用程序的开发和后台数据库的建立和维护。本图书管理系统分为两个版本，分别为 浏览器/服务器版 和 客户端/服务器版。浏览器/服务器版的图书管理系统采用的是Jsp + JavaBean两层开发模式，客户端/服务器版采用微软公司的Visual Basic 6.0 工具进行开发。作为图书管理系统的核心，数据库系统采用了微软公司功能强大的Microsoft SQL Server 2000作为数据库服务器。开发过程中不断修改和改进，最终形成界面美观、功能实用、操作简便的图书管理系统。
- 2021-11-27 00:33:28下载
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粒子群优化灰色模型
采用粒子群算对灰色模型中的参数进行优化，提高模型的预测精度
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异步电机矢量控制
以异步电机为研究对象，对其进行矢量控制，达到期望效果
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安卓记事本小项目
安卓小项目-记事本，适用于学生期末项目提交以及个人代码练习。注：代码简单，只适用于学生
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makefile 四本书合集.rar
【实例简介】Makefile手册中文版.pdf 跟我学Makefile.pdf 驾驭makefile.pdf
makefile 四本书合集。
- 2021-12-05 00:37:50下载
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台湾大学机器学习基石手写笔记
大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr
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