VCE Vblock Systems Deployment and Implementation - Core Exam(210-010)认证考试题库

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em算法matlab代码报告：针对GMM的EM实施 2018-8-13 课程要求 为GMM实施培训和测试算法。 程序必须用C / C ++或python或Matlab编写。 使用train.txt进行培训，并在dev.txt上检查结果。 GMM的复杂性和GMM的初始化将由您决定。 最终GMM配置固定后，您将在test.txt上执行分类，并将结果保存为与dev.txt相同的格式。 最终提交应包括： 一种。 详细报告包括： 一世。 GMM的初始化 ii。 GMM参数调整过程（可能性更改，dev.txt上的结果等） iii。 分析与讨论 b。 分类结果：带有标签的test.txt C。 可以在Windows或Linux机器（Ubuntu）下编译和/或运行的源代码或工具 GMM的初始化 K ： GM数超参数 $ \ mu_i $ ：期望值 np.random.random((K, D)) * np.mean(x, axis=0) D：昏暗 x：输入数据 $ \ Sigma_i $ ：协方差 [np.mat(np.eye(D)) for _ in range(K)] D：昏暗 $ \ pi_i

Automatic Color Enhancement "ACE" is an effective method for color image enhancement introduced by Gatta, Rizzi, and Marini based on modeling several low level mechanisms of the human visual system. The direct computation of ACE on an NxN image costs O(N4) operations. This article describes two fast approximations of ACE. First, the algorithm of Bertalmío, Caselles, Provenzi, and Rizzi uses a polynomial approximation of the slope function to decomposes the main computation into convolutions, reducing the cost to O(N2 log N). Second, an algorithm based on interpolating intensity levels also reduces the main computation to convolutions. The use of ACE for image enhancement and color correction is demonstrated.

采用基于CUDA的Parallel Gauss-Seidel方法求解2D 泊松方程。

2D快速傅里叶变换实现论文。

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