基于 LMS 训练实现低复杂度分类器基于简单 RBF 单元的非线性扩展特征空间。 单位的中心是从使用基于新颖性的简单搜索算法训练样本检测。 相关论文： R. Dogaru，“具有简单构造的面向硬件的分类器基于支持向量的训练”，在 CSCS-16 的 Proceedings of CSCS-16 中， 第 16 届控制系统和计算机科学国际会议， 2007 年 5 月 22 - 26 日，布加勒斯特，第 1 卷，第 415-418 页。 多加鲁，R。 多加鲁, I., “使用支持向量的高效有限精度 RBF-M 神经网络架构” 电气工程中的神经网络应用 (NEUREL)，2010 年第 10 届研讨会数字对象标识符：10.1109/NEUREL.2010.5644089 出版年份：2010 年，页数：127 - 130

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解决SurfaceView设置透明造成覆盖其他组件的替代方案，同时也实现了圆盘的功能

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将进化功率谱密度（EPSD）[1]与Matlab中实现的众所周知的谱图进行了比较。 EPSD 产生更平滑的信号，尤其是在数据点数量较少的情况下。 在下面，我使用 [2] 中的示例，其中频谱图适用。 对于其他应用，例如土木工程，频谱图方法可能提供过低的频率或时间分辨率。 因此，EPSD 的使用在该领域更为常见，参见例如 [3] 中 EPSD 的应用，以计算桥梁对非平稳风荷载的响应。 提交内容包括： • 示例文件• 函数 EPSD.m 任何改进提交的评论、问题或建议都受到热烈欢迎。 非常感谢赵世宇对频率向量下界定义的建议。 参考 [1] Priestley, MB (1965)。 进化光谱和非平稳过程。 皇家统计学会杂志。 B 系列（方法论），204-237。 [2] http://www.mathworks.com/help/signal/ref/spectrogram.html [

相当于“本地 Dropbox”的客户端安装程序，使用 unison ( ) 来完成文件同步工作。 期望您有一台安装了 ssh 和 unison 的服务器（ 在本例中是硬编码的；更改为您自己的 URL）。 当您想提供自己的云风格服务而不依赖商业云时非常有用。 文件转到服务器端的 /home/$user ； 根据需要更改。 包括 Linux、Mac 和 Windows 安装程序。 这其中的大部分内容都只是 bash，我喜欢这样。 具体平台注意事项如下： Linux 版本针对 Ubuntu 12.04 进行了测试，但应该适用于任何基于 Debian 的发行版。 也已尝试为基于 RPM 的发行版提供支持，尽管您的源代码中可能需要 RPMforge。 如果这让您担心，请坚持使用 Ubuntu。 Mac 版本应该适用于 OSX 10.5 Leopard 和更新版本。 可能也适用于 Tiger

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