matlab的egde源代码快速RPCA 健壮的PCA和SPCP的所有变体的Matlab代码。 这实现了Aravkin，Becker，Cevher，Olsen的会议论文“采用可变方法实现稳定的主成分”中的代码。 UAI 2014。 该代码不仅速度很快，而且是我们所知的唯一代码，它可以解决所有常见的稳定主成分追踪（SPCP）变体，包括我们在本文中介绍的新变体。 从某种意义上说，所有这些变体都是等效的，但是其中一些更易于解决，而某些参数则更易于估计。 见 有关强大的PCA和稳定的主成分追求的更多信息（带有软件的网站，评论文章等） 引文 bibtex： @inproceedings{aravkin2014, author = "Aravkin, A. and Becker, S. and Cevher, V. and Olsen, P.", title = "A variational approach to stable principal component pursuit", booktitle = "Conference on Uncertainty in Artificial In

UNet模型医学视网膜血管2015年到最近的英文文献和源码统计 包括unet和unet变体源码文献r2unet和cenet和unet3+和3dunet和segnet和unet2和nnunet和Vnet源码等等以及注意力机制 可以复现到别的医学领域 视网膜数据集之前资源里有

vae_lightning 具有PyTorch Lightning的变体自动编码器

道奇块 警告-打开游戏时音乐非常响亮使用Unity创建的游戏，具有多个级别，Speo出色的音乐以及令人沮丧的乐趣！ 来自Speo的善意音乐： Spotify： ：//open.spotify.com/artist/0rMH177vw5TAY2Gd1uLLgY si Soundcloud： ：//soundcloud.com/speomusic 推特： : Twitch： ： YouTube： ：

半监督文本分类的变体自动编码器 所有这些存储库都在标题为“用于半监督文本分类的可变自动编码器”的论文中使用。 列表： data：所有数据文件都保存在此目录中，包括数据，单词嵌入，pretrained_weights。 结果：保存结果模型的目录。 assistant_vae和avae_fixed：在VAE中使用辅助变量的模型，可以产生良好的结果。 它们的不同之处在于是否在生成中固定潜在变量。 SemiSample-S1是带有基于EMA基准的基于采样的优化器的模型 SemiSample-S2是带有VIMCO基线的基于采样的优化器的模型 笔记 该代码有点多余，因为最初的模型是使用辅助变量提出的，但是事实证明，如果没有辅助变量，它也可以很好地工作。 要运行此代码，您可能需要预处理的数据，可以通过给我发送电子邮件（pku.edu.cn上的wead_hsu）获得这些数据。 或者，您也可以使用

基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python） 基于变分的遗传算法与演算轨迹优化技术(F5-MOEA-变体)(代码)（python）

混沌函数的matlab代码

matlab初步回归代码TreeMap-eQTL变体的精细映射的结构化方法 TreeMap在cis-eQTL中优先考虑推定的因果变异，从而说明了一个位点的多位点效应和遗传连锁。 它采用3层嵌套设计来删除无信息的变体，并逐步减少信息性变体之间的冗余。 在外层，树引导的惩罚回归选择LD中的变体组或与转录变化相关的单个变体。 在中间层，逐步条件分析会迭代每个LD块内的变体组合，以识别特定于块的最佳解决方案。 在内部层，将从先前的层中选择的变量进行汇总，然后通过贝叶斯多变量分析以得出全局最优解。 TreeMap支持集群环境中的并行处理。 安装。 ## if you have not installed devtools, please do install.packages("devtools"); ## if on Mac Download "Command Line Tools for Xcode 12" from https://developer.apple.com/download/more/ before next step ## then install treemap devt

JKQTPlotter-Qt绘图库 这是针对Qt的功能/数据绘图仪类的广泛库（> = 5.0，已通过Qt高达5.12测试）。 本软件已根据或更高版本获得。 主要特点 2D绘图仪小部件类（JKQTPlotter） 高质量的绘图 除了Qt> = 5.0之外没有其他依赖项 高度可定制的轴/网格（线性/对数，日期/时间，自定义刻度...） 集成的LaTeX解析器（纯C ++，无依赖项），可在轴标签，刻度线等中呈现数学方程式 预先设置了广泛的用户交互功能（几种缩放模式，选择区域，自定义上下文菜单，切换图可见性等） 全面的打印和导出（PDF，PNG等）支持，并具有现成的预览和参数化功能 高度可定制

Shader变体收集 Shader Control 6.4.0