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matlab 强度增长代码环保 高效卷积算子 (ECO) 跟踪器的 Matlab 实现。 新闻：2.0 版来了！ 完整的 GPU 支持 优化和清理 VOT2017 整合 出版物 有关跟踪器的详细信息可以在 CVPR 2017 论文中找到： Martin Danelljan, Goutam Bhat, Fahad Khan, Michael Felsberg。 . 在 IEEE 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议论文集，2017 年。 如果您在工作中使用代码或与 ECO 跟踪器进行比较，请引用上述出版物。 Bibtex 条目： @InProceedings{DanelljanCVPR2017， Title = {ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking}, 作者 = {Danelljan、Martin 和 Bhat、Goutam 和 Shahbaz Khan、Fahad 和 Felsberg、Michael}， 书名 = {CVPR}, 年 = {2017} } 项目网页 接触 马丁·达内尔扬 电子邮件： 网页： 安装 使用

matlab马科维茨代码QMD算法 这是用于商最小度算法（QMD）的健壮Matlab代码。 在数值分析中，最小度算法是用于在应用Cholesky分解之前对对称稀疏矩阵的行和列进行置换的算法，以减少Cholesky因子中的非零数。 最小度算法经常用在有限元方法中，其中只能根据网格的拓扑而不是偏微分方程中的系数来进行节点的重新排序，从而在使用相同的网格来节省效率时各种系数值。 QMD算法的上限严格为O（n²m）。 语境 找到最佳排序的问题是一个NP完全问题，因此很棘手，因此改用启发式方法。 最小度算法是从Markowitz于1959年首次提出的用于解决非对称线性规划问题的方法中衍生出来的，下面将对此进行粗略地描述。 在高斯消除的每个步骤中，都执行行和列置换，以使枢轴行和列中偏离对角非零的数量最小。 Tinow和Walker在1967年描述了一种对称形式的Markowitz方法，Rose后来又推导了该图的图形理论形式，其中仅模拟了因式分解，这被称为最小度算法。 当存在相同程度的选择时，这种算法的一个关键方面是突破打破策略。 输入和输出 perm : the output permutatio

第二章详细地介绍了平稳随机过程、高斯随机过程和白噪声随机过程等随机过程,它们是工程领域中最常见、最基本的几种随机过程。本章将讨论另外几种在工程技术中常见且重要的

可以入门航模空气动力学知识，也可以辅助自己制作航模。

介绍 HMM是Python的隐马尔可夫模型库。 它是易于使用的通用库，实现了训练，检查和试验数据模型所需的所有重要子方法。 Cython支持计算上昂贵的零件的有效性。 您可以构建两个模型： 离散隐马尔可夫模型 通常只是隐式马尔可夫模型。 连续时间隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型的变体，其中状态转换可以在连续时间内发生，并且允许观察时间的随机分布。 在开始工作之前，建议先阅读示例教程 ，其中涵盖了大多数主要用例。 为了更深入地了解该主题，您可以参阅相应的。 或阅读主要参考文章： ， 。 项目来源： ， ， 要求 python 3.5 库：Cython，ipython，matplotlib，notebook，numpy，pandas，scipy， 用于测试环境的库：pytest 下载并安装 安装Numpy和Cython之后，您可以直接从test pypi安装该软件包。