卷积神经网络 Python tensorflow keras CNN VGG16 imagenet 预训练重 人脸识别分类 训练集测试集评估准确率 maxpolling dropout jupyter notebook numpy pandas 数据分析 数据挖掘 深度学习 机器学习 人工智能
2023-04-11 20:51:39 47.9MB 深度学习 cnn 卷积神经网络 数据挖掘
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输入进程数,程序到达时间,预计运行时间,则可根据进程的响应比优先情况排序。 输出调度次序,进程号,调度时间,周转时间,带周转时间,平均周转时间,平均带周转时间。 并有清除功能~ 界面用JTable类,清晰美观! 程序经严格测试无误~ 有问题可联系我~QQ:815366795~
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物元分析方法是中国学者蔡文于20世纪80年代提出的用于解决矛盾问题的技术方法,是研究物元及其变化规律,解决现实世界中不相容问题的有效方法,可应用于生态环境,水资源承载力,农用地分级和土地生态水平等综合评价研究中.物元分析法的主要思想是把事物用"事物,特征,量值"(分别用N,C,V表示)3个要素以有序三元组的形式来描述,这个三元组就叫物元.其它相关概论不在赘述。本模型采用Java语言编写,如果用这个模型请提前安装好JDK并正确配置相关环境变量,相关代码见压缩包。
2023-04-09 12:04:50 4KB JAVA 论文
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视频图matlab代码动态3D手势识别 使用多级时间采样,加深度运动图和VLAD编码的手势识别系统 运行代码 将vlfeat-0.9.20.zip文件解压缩到vl_feat目录。 在matlab上运行“ Main_MSRAction3D.m”文件。 “ Main_MSRAction3D.m”具有三个标志:0仅用于特征提取,1仅用于分类,2用于特征提取和分类。 运行Step1_Extract_Features以提取火车和测试视频中的特征,它将提取的特征保存在mat文件中。 运行Step2_Description and Classification将加载在Step1中生成的Mat文件,以进行Vlad描述和分类。 @ 参考 (VL专长库): (MSR动作3D数据集):
2023-04-07 21:15:56 73.68MB 系统开源
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CNN-generated images are surprisingly easy to spot... for now论文中的
2023-04-07 11:34:37 269.36MB python GAN 神经网络 对抗网络
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2023-04-06 18:54:17 691KB matlab
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宝塔面板Windows提方法 本项目整理一些宝塔特性,可以在无突破的情况下利用这些特性来增加提的机会。 目录 写数据库提 宝塔面板在2008安装的时候替换www用户是可以对宝塔面板的数据库有完全控制限的: powershell -Command " get-acl C:\BtSoft\panel\data\default.db | format-list " 对于这种情况可以直接往数据库写一个面板的账号直接获取到面板限,而在2016年安装替换是用户限不可写 这种情况可以从里面读取一些敏感信息,例如mysql的root密码,而一般这个配置的不会只有这个文件提示,可以使用其他方法。 盐: [A-Za-z0-9]{12} 密码: md5(md5(md5(password) + '_bt.cn') + salt) 可以直接使用bt_panel_script.py ,脚本会自动新建
2023-04-05 18:37:58 174KB Python
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3.加滑动平均滤波法 增加新的采样数据在滑动平均中的比重,以提高系统对当前采样值的灵敏度,即对不同时刻的数据加以不同的。通常越接近现时刻的数据,取得越大。 系数 C0,C1,…,CN-1的选取方法有多种,通常采用 MATLAB 等工具设计 FIR 滤波系数。 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法
2023-04-03 23:47:56 520KB 数据处理技术
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为了研究赋网络的抗毁性评估问题,首先给出了赋网络的定义,提出了赋网络的抗毁性测度———粘聚度、连通度、平均粘聚度、平均连通度;然后研究了一种基于平均粘聚度和平均连通度这两项抗毁性测度的赋网络抗毁性评估方法,并通过实例对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效评估赋网络的抗毁性。
2023-04-02 16:15:11 295KB 抗毁性; 赋权网络; 粘聚度; 连通度;
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使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络重的代码。 有三个主要实验: 与反向传播的比较: generate_comparison.py 精度阈值的影响: varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换: varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数,这些参数确定数据集,模型体系结构和ENKF超参数。 例如: python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令,将使用指定的学习超参数,将波士顿房屋
2023-03-30 19:38:26 39KB Python
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