使用SVM分类器进行水稻叶病检测：使用SVM分类器检测水稻叶病-Matlab代码

心率变异性分析 hrvanalysis是用于对RR间隔进行心率变异性分析的Python模块，建立在SciPy，AstroPy，Nolds和NumPy的基础上，并根据GPLv3许可进行分发。 该库的开发于2018年7月开始，属于研发团队的项目的一部分，由Robin Champseix维护。 完整文档： : 网址： : GitHub ： : 版本：1.0.4 安装/先决条件 用户安装 安装hrv-analysis的最简单方法是使用pip ： $ pip install hrv-analysis 您还可以克隆存储库： $ git clone https://github.com/Aura-healthcare/hrv-analysis.git $ python setup.py install 依存关系 hrvanalysis需要以下条件： Python（> =

2020CVPROral: HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map

基于SVM进行特征选择。 利用了凸优化方法。

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今天小编就为大家分享一篇对Tensorflow中权值和feature map的可视化详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

FeatureNet数据库 我们使用称为FeatureNet的深度3D卷积神经网络（3D-CNN）开发了一个新颖的框架，以从机械零件的CAD模型中学习加工特征。 FeatureNet了解大型3D模型数据集中复杂加工特征形状的分布，并发现有助于自动识别过程的独特特征。 为了训练FeatureNet，可以合成带有标注加工特征的3D CAD模型的大型机械零件数据集。 有关更多详细信息，请参阅我们在《计算机辅助设计》期刊发表的。 101，2018年。此存储库中提供FeatureNet数据库。 该存储库包括一个由完整的FeatureNet数据库组成的压缩文件夹。 压缩文件夹包含24个子文件夹，每个子文件夹代表具有类标签（从0-23开始）的独特加工功能。 每个子文件夹都有1000个.STL文件，这些文件是相应加工特征的随机生成的样本。 存储库随附的中提供了加工功能及其参数的列表。 如果您将我们的数

Gabor小波进行特征提取，实现人脸识别

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