凯拉斯·阿历克斯（Keras-Alexnet） 组件 alexnet.py在CIFAR-100数据集上构建，训练和测试模型 gradcam.py加载alexnet模型，对来自测试数据集的随机样本进行预测，产生引导式grad-cam可视化效果。 参考

图进行维纳滤波matlab代码维纳过滤器Matlab Wiener滤波器在Matlab中的实现 在Matlab中打开Wiener.m。 此代码分为两部分。 一种用于培训，另一种用于测试。 训练部分遍历数据集的前30个图像，并训练K（u，v）的值，该值是噪声PSD与原始图像PSD之比。 在测试部分，我们将高斯噪声和模糊添加到给定的良好图像中，并使用维纳滤镜对其进行恢复。 在代码中传递良好图像的路径并运行该部分。 输出是包含原始灰度图像，失真图像，恢复图像，点扩展函数的FFT，失真图像的FFT，原始图像的FFT的图形。 用于测量滤波器质量的度量标准是原始模糊和恢复原始之间的PSNR差异。 差异越大，维纳滤波器越好。

pyxmeans, 在 python 和C 中，快速实现 xmeans pyxmeans这是对使用具有未知集群数量的kmeans类型集群的XMeans的快速实现。 为了使这个代码可以运行，我选择使用MiniBatchKMeans而不是 KMeans，但是它们应该可以以切换。目前支持MiniBatch和

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开发了一种用频谱比法针对岩石物性实验室测试所设计的计算岩石衰减的软件，它能够对测试的信号进行初至拾取、滤波、叠加和品质因子的计算等处理，在油田岩石样品测试中应用表明，该软件界面友好，操作简单，准确度商，有很高的实用价值。

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神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。标准的神经网络VLSI的实现方式是在单个芯片上集成多个神经元和突触单元，并且将它们按某种通信结构