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Introduction to
Algorithms
Third Edition
Series: MIT Press Hardcover: 1312 pages Publisher: The MIT Press; 3rd edition (July 31, 2009) Language: English ISBN-10: 0262033844 ISBN-13: 978-0262033848
2022-03-23 08:04:58
5.46MB
Introduction
Algorithms
1
掌纹识别方法综述A Comparative Study of Palmprint Recognition
Algorithms
)
《A Comparative Study of Palmprint Recognition
Algorithms
》是一篇非常好的掌纹识别综述文章。总结了当前流行的方法。
2022-03-22 11:24:37
1.96MB
掌纹识别综述
1
Inverse Synthetic Aperture Radar Imaging With MATLAB
Algorithms
介绍了逆合成孔径雷达成像的相关理论基础和相关处理算法,并且附有Matlab仿真程序,对学习逆合成孔径雷达成像很有帮助。
2022-03-21 19:55:11
10.58MB
ISAR
Matlab
1
UGFraud:一种基于无图的基于工具的欺诈检测工具箱
一种基于无图的基于工具的欺诈检测工具箱 简介: UGFraud是一个无监督的基于图的欺诈检测工具箱,它集成了几种基于图的最新欺诈检测算法。 它可以应用于二部图(例如,用户-产品图),并且可以估计节点和边的可疑性。 可以在找到已实现的模型。 该工具箱结合了基于Markov随机场(MRF)的算法,基于密集块检测的算法和基于SVD的算法。 对于基于MRF的算法,用户仅需要图结构和节点的先前可疑分数作为输入。 对于其他算法,图结构是唯一的输入。 同时,我们有一个的,该实现了基于最新图神经网络的欺诈检测器。 我们欢迎您添加新的欺诈检测器并扩展工具箱的功能。 在中列出了一些计划的功能。 如果您在项目中使用工具箱,请引用以下和使用的: @inproceedings { dou2020robust , title = { Robust Spammer Detection by Nash R
2022-03-21 01:49:53
1MB
data-science
machine-learning
opensource
graph-algorithms
1
Bioinformatics
Algorithms
Techniques and Application
Bioinformatics
algorithms
: techniques and applications
2022-03-20 16:19:40
7.03MB
算法、生物信息学
1
Matrix
Algorithms
《Matrix
Algorithms
(两卷全)》作者:G. W. Stewart ,著作,本资源包含两卷,:[卷一] Matrix
Algorithms
: Volume 1, Basic Decompositions Paperback;[卷二] Matrix
Algorithms
, Volume II: Eigensystems Paperback
2022-03-17 17:34:37
41.26MB
矩阵计算
矩阵算法
1
稀疏信号恢复的测量矩阵构造算法
介绍了一种在压缩感知框架内的简单测量矩阵构造算法(MMCA)。 在压缩感测中,测量矩阵和稀疏字典(基本)之间的较小相干性可以具有更好的信号重建性能。 随机测量矩阵(例如,高斯矩阵)已被广泛使用,因为它们与几乎所有稀疏基数都具有较小的相干性。 但是,通过降低与固定稀疏基的相干性来优化测量矩阵将大大提高CS的性能,这一结论已被许多先前的研究人员很好地证明。 基于以上分析,我们通过迭代采用收缩和奇异值分解(SVD)技术来实现此目的。 最后,优化矩阵和稀疏字典的列之间的相干性可以大大降低,甚至接近韦氏边界。 此外,我们建立了一些实验来测试所提出算法的性能,并与现有技术进行比较。 我们得出的结论是,使用所提出的测量矩阵构建方法,贪婪算法(例如正交匹配追踪)的恢复性能优于传统的随机矩阵算法,Elad算法,Vahid算法和Xu引入的优化矩阵算法。
2022-03-17 17:18:32
2.7MB
Compressive
sensing;
Construction
algorithms;
1
Ensemble Methods Foundations and
Algorithms
Ensemble Methods Foundations and
Algorithms
2022-03-14 15:06:06
5.21MB
Ensemble
Methods
1
稀疏信号恢复的测量矩阵构建算法
介绍了一种在压缩感知框架内的简单测量矩阵构造算法(MMCA)。 在压缩感测中,测量矩阵和稀疏字典(基本)之间的较小相干性可以具有更好的信号重建性能。 随机测量矩阵(例如,高斯矩阵)已被广泛使用,因为它们与几乎所有稀疏基数都具有较小的相干性。 但是,通过降低与固定稀疏基的相干性来优化测量矩阵将大大提高CS的性能,这一结论已被许多先前的研究人员很好地证明。 基于以上分析,我们通过迭代采用收缩和奇异值分解(SVD)技术来实现此目的。 最后,优化矩阵和稀疏字典的列之间的相干性可以大大降低,甚至接近韦氏边界。 此外,我们建立了一些实验来测试所提出算法的性能,并与现有技术进行比较。 我们得出的结论是,使用所提出的测量矩阵构建方法,贪婪算法(例如正交匹配追踪)的恢复性能优于传统的随机矩阵算法,Elad算法,Vahid算法和Xu引入的优化矩阵算法。
2022-03-14 10:06:46
1024KB
Compressive
sensing;
Construction
algorithms;
1
merkle-prefix-trie:使用Merkle前缀尝试(MPT)的经过身份验证的词典和经过身份验证的集的Java实现
使用Merkle前缀尝试(MPT)的经过身份验证的词典和经过身份验证的集的Java实现 这是使用Merkle Prefix Tries的Authenticated Dictionary (一组键-值映射)和Authenticated Sets (一组值)的完整实现。 此数据结构允许非常小的(对数)成员资格和非成员资格证明。 这些数据结构还支持在动态设置中使用的更新。 这些更新非常小,因为该实现利用客户端缓存来避免重新传输未更改的内部值。 可以并行进行哈希的重新计算,以加快更新速度。 用法 建造 $sh build.sh 安装 $mvn install 测试 $mvn test 基准测试 我们使用字典进行基准测试 10^6 key, value pairs 这本字典有 TOTAL NODES: 2885977 这些节点的类型的细分为: INTERIOR NODES: 14429
2022-03-13 22:26:18
192KB
cryptography
cryptography-tools
data-structure-java
data-structures-and-algorithms
1
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