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一类神经网络 用于非线性异常检测的一类神经网络的简化Keras实现。 该实现基于此处描述的方法： : 。 我包括了ODDS（ ）的几个数据集。 设置 pipenv install . 应该配置一个python环境并在该环境中安装所有必需的依赖项。 跑步 在新的python环境中（通过CLI或IDE）运行python driver.py应该开始进行50个纪元的培训，并生成一些输出图。 测验 在test/test_basic.py中定义了两个单元测试：构建模型，以及基于本文示例的分位数损失测试： 执行pytest test以运行。 结果 HTTP数据集 失利 特征 局限性 使演示脚本更加灵活 添加更多的单元测试

matlab代码粒子群算法 相关向量机（RVM） 使用“ SB2_Release_200工具箱”的基于关联向量机（RVM）的回归应用程序的MATLAB代码。 版本2.0，2020年4月28日 电子邮件： 主要特点 易于使用的API，用于训练和测试RVM模型 多种内核功能 混合内核功能 使用粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）进行参数优化 告示 混合内核函数：K = w1 K1 + w2 K2 + ... + wn * Kn 参数优化：有关详细信息，请参阅有关“ particleswarm”和“ ga”的文档。 设置优化算法的参数，以避免模型过度拟合或拟合不足。 更多详细信息，请参见：

随机森林图像matlab代码单类直方图模型 实现单类直方图模型和Texton模型进行图像分割 使用基于Texton的单直方图类模型（SHCM）作为节点测试，使用随机森林对图像进行分割 该代码是“人工智能”项目的一部分，该项目<由rohanj和mridulv @ IIT Kanpur开发> SHCM和Texton Map代码的自述文件 要了解如何使用这些文件，请参阅相应文件夹中的它们各自的自述文件。 texton文件夹中的文件用于构建文本框shcm文件夹中的文件用于为每个单独的类构建shcm 要运行F. Schroff发布的代码，请执行以下操作： 从下载MSRC-21数据集下载：-它必须包含文件：> UID_train.txt->要用于训练的文件列表> UID_test.txt --->要用于测试的文件列表>原始图像存储在Images文件夹中> groundtruth图像存储在GroundTruth文件夹中 在运行matlab代码之前，请运行make文件以构建mex文件，该文件将用于计算HOG功能和构建决策树。 >请注意，matlab代码占用大量内存，因此您可能需要在每次运行训练代码时将

运用python编写的岭回归，封装成了class

主要介绍了vue动态绑定class的几种常用方式,结合实例形式总结分析了vue.js常见的对象方法、数组方法进行class动态绑定相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

textClusteringDBSCAN：使用基于密度的空间聚类（DBSCAN）使用TF-IDF，FastText，GloVe字向量对文本进行聚类 这是一个库，用于根据数据中的文本字段执行不受监督的语言功能。 API也将发布以进行实时推理。 这只是项目实施的一小部分，项目实施是一个开放源代码语言库，旨在轻松集成到应用程序中。 特征探索和可视化 文字特征可视化 功能工程： 根据基于变压器的模型添加功能。 （超大） 将基于tf-idf的特征添加为软特征，并与基于预训练词向量的特征结合。 （监督下） 比较不同的功能。 用法 基本使用说明。 由于代码正在开发中，因此可能不稳定。 到2020年12月31日将添加更多详细信息，以正确使用该库。 读取数据 from textclustering import utilities as ut from textclustering impor

利用eclipse自动生成UML class diagram的方法 1.在eclipse中自动下载GEF ① 工具栏→帮助→安装新软件 ②输入下载地址http://download.eclipse.org/tools/gef/updates/releases/并勾选GEF Common 如果eclipse右下角出现如下图所示，说明②操作正确 2.下载安装AmaterasUML ①下载地址http://sourceforge.jp/projects/amateras/downloads/56447/AmaterasUML_1.3.4.zip/ 下载成功后如下图 解压如下图 ②复制到指定位