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原创 Pycharm2018最新专业版安装破解和远程调用服务器步骤

一、Pycharm2018最新专业版安装破解网址(必须安装专业版的Pycharm才有远程调用功能):                                     https://blog.csdn.net/u014044812/article/details/78727496二、安装完成后,需要配置远程解释器和远程服务器的同步配置。(一)配置远程解释器方法:    (二)远程服务器的同...

2018-07-14 16:20:43 899

python面试宝典代码.7z

p很全的ython算法代码,Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

2019-09-26

空间金字塔pool.zip

空间金字塔方法表示图像是传统BOF(Bag Of Features)方法的改进,传统BOF方法提取图像特征时,首先提取每张图像的SIFT特征描写叙述,之后将全部图像的兴趣点的特征描写叙述进行聚类形成BOW视觉词袋。最后对每张图像统计全部视觉关键词出现的频次。因此BOF是在整张图像中计算特征点的分布特征。进而生成全局直方图,所以会丢失图像的空间分布信息。无法对图像进行精确地识别。为了克服BOF的这一缺点。提出了空间金字塔方法,它是在不同分辨率上统计图像特征点分布。从而获取图像的空间信息。

2019-09-26

各种无线定位算法的源码带解释

包括:TDOAAOA定位的扩展卡尔曼滤波定位跟踪算法Matlab源码;无线定位基本算法TDOA_TOA_AOA ;卡尔曼代码;扩展卡尔曼滤波

2019-09-26

基于扩展卡尔曼滤波相关期刊和毕业论文代码.zip

基于扩展卡尔曼滤波相关期刊和、毕业论文、matlab代码,适合卡尔曼滤波的初学者,仿真了匀速运动状态下,卡尔曼稳定跟踪物体轨迹的代码

2019-08-22

卡尔纳曼滤波目标追踪python.zip

基于python3 ,的tensorflow实现卡尔曼滤波目标追踪等,测试效果很不错!适合学习

2019-08-22

cudnn-9.0-windows10-x64-v7.2.1.38

亲测有效英伟达1060,win10安装tensorflow-gpu版,cuda9.0+cudnn7.2

2018-09-06

BM3D去噪python代码

BM3D在传统图像去噪方面效果是最好的,此代码需要安装opencv库

2018-07-14

基于深度学习堆栈自动编码器模型的图像去噪python代码

这个存储库包含使用深度学习对高分辨率图像进行分解的工作的代码。目前最先进的方法,如BM3D,KSVD和非本地手段确实能够产生高质量的去噪效果。但是当图像的大小变得非常高时,例如。 4000 x 80000像素,那些高质量的结果以高计算时间为代价。这个耗时的因素可以作为一个动机来提出一个模型,可以在更短的时间内提供可比较的结果,如果不是更好的话。因此,我使用了一种深度学习方法,它会自动尝试学习将噪声图像映射到其去噪版本的功能。

2018-05-04

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现

基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)中,卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连,即它的神经元间的连接是非全连接的,且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的(即相同的),这样大量地减少了需要训练参数的数量。

2018-04-20

基于模糊控制的单容水箱的matlab建模仿真设计

在能源、化工等多个领域中普遍存在着各类液位控制系统液。各种控制方式在液位控制系统中也层出不穷,如较常用的浮子式、磁电式和接近开关式。而随着我国工业自动化程度的提高,规模的扩大,在工程中液位控制的计算机控制得到越来越多的应用。液位控制系统的检测及计算机控制已成为工业生产自动化的一个重要方面。 水箱水位控制系统属恒值调解系统,当干扰因素较多时,传统的PID控制难以保证系统的性能指标要求。模糊控制以其优越的以模糊量实现更优控制的特点可以很好的解决这一问题。本设计基于模糊控制理论知识实现单容水位控制系统的建模仿真设计。

2018-04-20

k均值聚类算法的原理与matlab实现

初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。它将相似的对象归到同一个簇中,聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。

2018-04-20

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