压缩感知可实现信号编解码，特征提取，研究意义广泛，影响深远，在领域内均具有应用。原文对应代码，欢迎使用，广泛交流，谢谢！

向前欧拉法matlab代码 -Graduation-Thesis-Code 这个是自己的毕业论文中的代码，运动学的代码推导源自于Mathematica, 其实是可以写成递归的形式，以提高一些效率的，但是想知道末端执行器的具体符号表达式，所以在写运动学那块代码就显得很冗余。 研究的对象以UR5机械臂为例，采用了标准的DH方法建立了所有的运动学/动力学模型，不得不说的是，当初在编写动力学方程的时候，感受到了标准法的不便之处，不少论文给出的是改进的DH法建立的运动学模型，不过没去验证。但是在想，在使用Lagrange法建立的动力学模型去做控制，一个程序岂不是要跑很久很久？一开始也写的动力学方程，只不过不是递归形式下的，卡的令人无语。。。。Newton-Euler法建立的模型还是在实习期间学会的(感谢储工的指导)，不过对于matlab而言，还是感觉有些慢了（相对工业来说），不过对于自己的数值仿真而言，已经足够了。由于数值仿真效率缘故，如果使用了ODE求解器，会导致仿真跑好几个小时，当然，这么多的时间用来跑仿真了，而且占用自己计算机资源，未免太浪费，所以将原有的基于ODE仿真的代码删除了，都替换

更新：如果您正在寻找Wav2Lip， Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分：在CVPR'20上发表的论文，学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型！ 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型！ （分支） 强调 在不受限制的情况下，仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集，其中包含100多个小时的视频数据！ 提供了完整的培训代码和预训练的模型。 推理代码从预训练的模型生成结果。 还提供了用于计算论文中报告的指标的代码。 你也可能对此有兴趣： :party_popper:使用Wav2Lip进行口语同步的语音视频到任何语音： : 先决条件 Python 3.7.4 （此版本已通过代码测试） ffmpeg： sudo apt

平滑分类器认证稳健性的一致性正则化 (NeurIPS2020) 该存储库包含和的论文“平滑分类器的证明稳健性的一致性正则化”代码。 依存关系 conda create -n smoothing-consistency python=3 conda activate smoothing-consistency # IMPORTANT: Please make sure `pytorch != 1.4.0` # Currently, our code is not compatible to `pytorch == 1.4.0`; # See more details at `https://github.com/pytorch/pytorch/issues/32395`. # Below is for linux, with CUDA 10; see https://pytorc

系统的毕业论文 系统的代码与实现 数据库

流形正则化matlab代码LapEMR-1.0 林晨，2012年6月 介绍 LapEMR是用于半监督学习的软件包。 该软件包包括算法LapESVR的MATLAB接口。 用法 该软件包是使用MATLAB和C ++开发的。 QP求解器改编自LIBSVM，后者由C ++通过Matlab接口实现，而其他部分则由Matlab实现。 要运行测试代码，请在Matlab提示符下执行“演示” >> demo 错误报告 此程序包由Lin Chen（）开发。 如有任何有关代码的问题，请随时与Lin Chen联系。 参考 Lin Chen，Ivor Wai-Hang Tsang，Dong Xu：可扩展流形正则化的拉普拉斯嵌入式回归。 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS）23（6）：902-915，2012年6月

纸与基于DL的无线通信代码：无线与深度学习结合的论文代码整理

PCA、LDA、SVM、K-means等各种实验报告及数据及代码及论文，你想要的这儿都有

基于直方图均衡化的图像增强算法的自适应直方图均衡，

网络 介绍 我们提供用于再现实验结果的。 强调： SCNet解决了现有的级联方法用于实例分割的训练推断样本分布不匹配的局限性。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类，检测和分段。 最先进的技术：SCNet在没有响声的情况下，在ResNext-101上实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP。 可以使用众所周知的插件和技巧（例如Group Norm，DCN，多尺度培训/测试）来进一步改善此功能。 快速的培训和测试：与和相比，SCNet可以实现更好的性能，同时可以更快地进行培训/推理，并且需要更少的内存。 请参阅下面的比较。 数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集进行培训。 您需要下载并解压缩到COCO数据集路径中。 目录应该是这样的。 mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── c