摘 要:针对经典全变差正则化模型在去噪时图像边缘易模糊的不足， 在全变差正则化模型与调和去噪模型的基础上构建了一种改进的自适应全变差正则化模型， 并利用旋转不变性更好的梯度模值确定其自适应参数， 降低该自适应正则化模型对噪声的敏感性，以兼顾图像的平滑去噪与边缘保留 数值实验结果表明， 与MARQUINA 的改进全变差正则化模型相比， 自适应全变差正则化模型的复原图像在视觉效果和峰值信噪比上都有显著提高

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常规方法和代码是非常耗时的，一页通用A4纸至少有这段文字的4-5倍多，也就是说，完成一页汉字加拼音，至少是100-125秒。那么对于多页甚至多份文档来说，此方法速度可能就不能满足我们的需求了。 可以运用汉字与拼音的映射关系，自己写一个函数，然后对我们要处理的汉字可以立刻找到对应的拼音。然后用Word VBA中的拼音指南方法Range.PhoneticGuide方法进行加拼音。 这种方法不用模拟键盘，每个汉字发送一次，所以运行速度上有非常大的提升。 使用方法，打开运行以下四个宏，进行相应增删操作： Sub 所选汉字加拼音_函数() Sub 所选汉字加拼音_正则与函数() Sub 删拼音留文字_正则() Sub 删拼音留文字_域()

二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。

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