Matlab圆柱绕过代码通过稀疏表示从有限的测量中进行稳健的流场重建 J.Callaham，K.Maeda和SL Brunton的数据分析和数据代码（2018） 取得资料 除了混合层数据（使用DoD资源生成）之外，所有数据都是公开可用的。 Re = 100气缸流量数据可从 NOAA OISST v2数据可用，或者可以使用脚本自动下载到noaa-sst \ remote_read.m中 与HYCOM墨西哥湾数据相同-在线，但是可以使用hycom \ remote_read.m中的脚本自动下载和格式化 所需的包 此处提供的所有代码都是为MATLAB R2018a编写的，并且在很大程度上依赖于免费提供的软件包。 该代码的某些部分还使用了Ron Rubenstein的K-SVD和OMP算法的实现。

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基于sentinel的1.7.2 release版本进行改造， 支持全局流控规则的动态管理配置

在使用tensorflow来训练一个模型的时候，有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合，是否需要停止训练。 1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算，比如 def inference(input_): """ this is where you put your graph. the following is just an example. """ conv1 = tf.layers.conv2d(input_) conv2 = tf.layers.conv2d(conv1) return conv2 input_ = t

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基于Wirtinger流的相位恢复问题。简单来说就是在对光场相位进行恢复时，无须对光场函数进行凸集定义，而是用光谱的方法获得一个最优的初始化值，然后应用新的迭代规则调整该初始值从而获得理想结果。

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