学习复变函数的自学工具，老师布置作业，自己联系思考，课后习题

研一必修课，矩阵论。西安电子科技大学的课件。讲的很清楚哦。

近年来，由于基于语义的语义压缩技术的迅速发展，语义语义的稀疏表达被大量地运用于图像处理和图像处理等方面。利用稀疏表达和词典学习原理，对两类面料缺陷的逼近表达进行了研究，提出了一种新的织物缺陷识别方法。本课题的主要工作包括： 通过对目前纺织品缺陷的识别方法进行了研究，提出了一种新的分类方法，即以特征抽取和无属性抽取相结合的方法，对目前的缺陷进行了分析和归纳。然后，依据论文提出的基于稀疏表达和词典的学习算法，对面料缺陷的逼近表达进行了设计。最后，对试验结果进行了分析，表明了逼近表达式的有效性，为后续的面料缺陷识别奠定了基础。 介绍了一种利用稀疏表达技术进行纺织品缺陷识别的总体过程。首先采用直方图均衡方法对缺陷进行预处理；其次，利用逼近的稀疏表达模式，将缺陷图像进行分割，获得缺陷的部分；然后通过对缺陷分量进行重叠阈值分割，实现缺陷识别。

适用于西安邮电大学选修《机器学习与模式识别》课程的本科生入门学习，以应对考试。 压缩文件内包含课程全部PPT和一张机器学习思维导图（.xind），该导图也可用各种导图软件打开

已上岸学长，西安邮电大学复试往年试题，资料

西安诺瓦星云科技股份有限公司招股说明书.pdf

西安企业为什么要选择抖音代运营？.pdf，这是一份不错的文件

已上岸学长，西安邮电大学数据结构考研资料

西安高新区社会保险业务辅管理系统操作指南

一种C++环境下简单的西安地铁规划最小生成树（站点选自西安地铁234号线路）