计算相关勒让德多项式的精确导数可能很棘手。 即使在高级文本中，它们通常也被写成递归关系和/或包含阶乘的（归一化）因子。 因此，一个简单的软件实现将很快遇到 IEEE754 双精度的限制，导致 NaN/inf 或显着的精度损失，已经在非常低的 N 度。 LEGENDRE_DERIVATIVE 是导数计算的完全矢量化、数值稳定且经过稳健验证的实现。 它允许快速准确地计算任何 N 次的导数。 它的工作原理与 MATLAB 自己的 LEGENDRE 相同，不同之处在于它不计算多项式值，而是计算导数的值。

对于矩阵，向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。 对于矩阵，向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。

无规范化网络和SGD的Tensorflow实现-自适应梯度剪切 论文： : 原始代码： : 安装及使用 我建议使用Docker运行代码： docker build -t nfnets/imagenet:latest --build-arg USER_ID=$(id -u) --build-arg GROUP_ID=$(id -g) . 要在imagenet数据集上训练NFNet，请执行以下操作： docker run --rm -it --gpus all -v $(pwd):/tf -p 8889:8888 -p 6006:6006 nfnets/imagenet:latest python train.py --variant F0 --batch_size 4096 --num_epochs 360 请参阅train.py模块以获取更多参数。 预先训练的权重已转换为

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大

功率谱测量每个空间频率包含多少信息。 构建功率谱需要三个步骤： 1）获取二维（fftshifted）功率谱2) 通过 sf=0 并以 1 度为间隔旋转的采样线3）平均采样线得到结果 与我尝试过的其他方法相比，这个函数的工作速度很快，其中最明显（也是最糟糕）的是旋转整个 2D 光谱。 最后，此功能可以准确地对具有非方形像素的图像进行采样（例如在某些医学成像应用中）。

多数情况下，需要对数据集进行归一化处理，再对数据进行分析 #首先，引入两个库 ，numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open(xxxx.csv),delimiter=,,skiprows=0) #将数据集进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler( ) scaler.fit(my_matrix) scaler.data_max_ my_matrix_normorliz

姿态归一化图像生成用于人员重新识别 在当前版本中，我们发布了PN-GAN和re-id测试代码。 我们项目的其他部分将在以后发布。 框架： 准备数据： 请下载reID数据集并按以下方式进行组织（例如，Market-1501）： dataset │── Market-1501 # for Market-1501 dataset │ ├── bounding_box_train │ ├── bounding_box_test │ ├── query | ├── bounding_box_train_pose # containing training pose images generated by AlphaPose or OpenPose | ├── bounding_b

ARCGIS数据处理标准化和归一化的处理工具箱

DoTAT: A Domain-oriented Text Annotation Tool East China University of Science and Technology - NLP [华东理工大学-自然语言处理与大数据挖掘实验室] Attention 该工具已于2020年获得软件著作权，证书号：软着登字第5885316号，如需二次开发使用则要在项目中着重标明来源ECUST-NLP！ Notification 在线试用版网站（a live demo website）： An administrator account: Username:ecust Password:ecustlab301 A typical annotation process using DoTAT may include the following five steps: (1) Defi

此处提供的蛋白质微阵列分析仪软件包括以下工具：（1）邻域背景校正，（2）净强度校正，（3）用户定义的噪声阈值，（4）复制中的用户定义的CV阈值和（5）检测控件，（6）子阵列之间的复合“针脚对”归一化，以及（7）整个阵列之间的“阵列对阵列”归一化。