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serial port
这个解释有点复杂和晦涩。我们的
- 2023-07-22 03:20:03下载
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自适应小波分析
作为小波变换的推广，线性调频小波变换在对信号进行时频表示时具有更多的自由度，是对非平稳信号进行时频分析的有力工具，在视频平面上，常见的小波变换是零阶逼近，而线性调频小波是一阶逼近。
- 2023-05-07 02:45:02下载
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SURF示例源码
SURF算法示例
作为尺度不变特征变换算法（Sift算法）的加速版，Surf算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导。
Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数f(z，y)，Hessian矩阵H是由函数，偏导数组成：
- 2023-05-04 22:25:02下载
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表达式转换、 计算器和更多
这是一个Pascal/德尔福单元的功能来计算使用后缀形式（RPN）的算术表达式。通常表达都写在“缀”的形式，如（3+4）*5-6......这是人类可读的形式。但后缀形式是超级容易计算（没有括号，没有照顾运营商优先考虑的，因为它是所有明示）。该代码使用了这种方法，并适当的结构（栈）与数学表达式工作。包括有：从缀形式的字符串数组RPN转换后缀表达式计算器;转换回字符串，可读通过模拟运算表;辅助功能，所有这些的;奖金：求解一个数字游戏（代码描述）;作品通过构建和评估RPN表达式。我希望你会发现这个代码很有用的一些有关数学编程项目...这个代码是实际使用在www.dejantomic.com/games/mojbroj.php发现游戏。该网站和游戏不是英语;这段代码简单翻译成英文。
- 2023-05-29 11:00:03下载
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数值计算方法 列主元素法
数值计算方法 列主元素法-numerical method main-element method
- 2022-02-20 08:33:33下载
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C++ ItemCF
UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一
- 2022-03-26 08:57:57下载
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计算方法中的复数运算
计算方法中的复数运算-calculation method in the plural Operational
- 2022-04-17 05:12:52下载
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lagrange interpolation
lagrange interpolation
- 2022-05-31 06:33:47下载
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图像处理函数
包含图像处理基本算法。高斯滤波。拉普拉斯锐化。反色。傅里叶变换。灰度均衡。walsh变换等。对比度拉伸。方块编码。二值化变换。调试时的计算机的配置：Windows2000/XP + Visual Studio 6.0 企业版 。。
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蚁群算法源码
用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；用c++实现了蚁群算法；
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