不等式约束下的线性规划； 线性规划（LP），也称为线性优化，是一种在其要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（例如最大利润或最低成本）的方法。线性规划是数学规划（也称为数学优化）的一种特殊情况。更正式地说，线性规划是一种优化线性 目标函数的技术，受线性等式和线性不等式 约束。它的可行域是一个凸多面体，它是一个集合，定义为有限多个半空间的交集，每个半空间都由一个线性不等式定义。它的目标函数是定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性规划算法在多面体中找到一个点如果存在这样的点，则此函数具有最小（或最大值）值。 出于多种原因，线性规划是一个广泛使用的优化领域。运筹学中的许多实际问题可以表示为线性规划问题。线性规划的某些特殊情况，例如网络流问题和多商品流问题，被认为足够重要，可以对专门的算法进行大量研究。许多其他类型的优化问题的算法通过将线性规划问题作为子问题来解决。从历史上看，线性规划的思想启发了优化理论的许多核心概念，例如对偶性、 分解和凸性的重要性及其概括。

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灰尘模型matlab原代码深度图像去模糊的尺度循环网络 by , 高红云, , , . () 我们在真实数据上的结果 测试数据集的结果 更多关于以前论文真实照片的案例： 先决条件 Python2.7 西比 Scikit-image 麻木的 Tensorflow 1.4 with NVIDIA GPU or CPU（cpu 测试很慢） 安装 将此项目克隆到您的机器上。 git clone https://github.com/jiangsutx/SRN-Deblur.git cd SRN-Deblur 测试 通过以下方式下载预训练模型： checkpoints/ download_model.sh 。 要测试文件夹中的模糊图像，只需使用参数--input_path=并将输出保存到--output_path=

。 例如： python run_model.py --input_path=./testing_set --output_path=./testing_res --gpu=0 如果您有 GPU，请包含--gpu参数，并将您的

灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集（ubyte 文件）的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件，并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台，并使用在网络上训练的分类（）函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理，以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先，将原始图像转换为灰度，然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字，将图像周围的区域框起来，然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里，模型可以对数字进行分类。

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马氏距离matlab原始代码EyeStateKNNClassifier 使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态 该存储库包含“使用k-NN算法预测眼图状态：不同距离度量和邻居参数数量的比较研究”的原始实现，该方法已发布在2019年医疗技术大会（TIPTEKNO）上。 为了提出针对不同类型问题的基于k-NN的方法，必须分析并正确解释不同的距离度量和相邻参数的数量。 在此项目中，我们使用k-NN算法基于不同距离指标（城市街区，chebychev，相关性，余弦，欧几里得，马哈拉诺比斯，minkowski，seuclidean，spearman）和邻居参数的数量执行了基于脑电图的眼睛状态预测。 一些细节如下： 在可通过UCI机器学习存储库[]获得的EEG眼神状态数据集上进行的实验。 该数据集包含多变量，顺序和时间序列的现实世界EEG数据。 EEG Eye State.arf文件转换为EEGEyeStateDataSet_Data.mat（包含所有EEG数据）和EEGEyeStateDataSet_Labels.mat（包含标签）。 使用十倍留一法交叉验证技术评估分类性能以进行

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这是一个用matlab编写的harris角点检测源代码，实验结果很好，是图像配准中的前期工作。

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