ucsc跟踪大鼠投影数据集 大鼠投影数据集

Arduino 投影映射 设置 阿杜诺 将三个电位器连接到 Arduino 的 A0 - A2。 将 arduino.ino 草图从arduino/目录上传到 arduino。 服务器 安装依赖 npm install bower install 运行服务器 node server.js 不幸的是，服务器不会立即从 Arduino 接收数据。 返回 Arduino IDE 并打开串行监视器Tools > Serial Monitor 在此之后，一些乱七八糟的东西应该开始打印到启动服务器的终端。 关闭串行监视器。 打开localhost:3006

随机投影python 随机投影的 Python 实现 参考 依赖模块 （用于输入数据）

threejs-uv-projection-factory Threejs UV投影仪系统。 非常适合动态贴花放置。 用法 吨 执照 麻省理工学院，请参阅了解详细信息。

NBA胜利投影模型 一个模型，用于使用阵容表现数据模拟NBA赛季，并在NBA决定采用该路线时评估一场比赛的效果。 该代码通过RealGM抓取了首发阵容，对由Jacob Goldstein的Player Impact Plus-Minus提供的进攻和防守等级进行了简单估算，根据全联盟趋势预测了上场时间，并根据预测的球队净得分预测了主队获胜的可能性，休息和行进距离，并且模拟了10,000次。 近年来，团队的前三个选项在总分钟数中所占的比例较低，这在很大程度上要归功于负载管理。 这是在预测分钟数时考虑的。 显然是假想的，因为该赛季已经开始，并且气泡在2018-19赛季之后就存在了。这项研究发现，如果NBA实施一项模拟的2018-19东部联盟赛季和68％的西方联盟赛季，将有一场比赛。如果8号和9号种子之间的获胜差小于等于2，则为气泡式游戏。在这些模拟游戏中，真正的9号种子有25％的时间前进，这

Flexible calibration method for telecentric fringe projection profilometry systems

关于降维的很经典的算法，是Lawrence K.Sual 在Science上发表的一篇很有启发意义的文章，里面提供了关于Swiss roll 及"S"型数据的生成算法！

这个项目是迭代反投影（IBP）的一个简单实现解决超分辨率问题的算法。 它首先被提出作者：Michal Irani 在她 1991 年的论文“通过图像提高分辨率注册”。正在使用的成像模型由一篇论文描述Michael Elad，“图像的超分辨率重建”。 两篇论文可以通过 Google Scholar 中的搜索轻松找到。 我对成像模型做了两个简化： 1) 假设图像模糊是空间不变的。 2）空间变换模型是全局变换。 要运行示例代码，请执行以下步骤： 1) 运行 SRSetup.m 2）运行SRExample.m 示例代码对合成生成的数据集进行操作参考图像。 因此，模糊西格玛的确切值和正在使用平移偏移量。

给定一组高维数据，run_umap.m 生成数据的低维表示，用于数据可视化和探索。 有关如何使用此代码的文档和许多示例，请参阅文件 run_umap.m 顶部的注释。 UMAP 算法是 Leland McInnes、John Healy 和 James Melville 的发明。 有关详细描述，请参阅他们的原始论文 ( https://arxiv.org/pdf/1802.03426.pdf )。 另请参阅原始 Python 实现的文档 ( https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/index.html )。 这个 MATLAB 实现遵循与 Python 实现非常相似的结构，许多函数描述几乎相同。 以下是此 MATLAB 实现的一些主要区别： 1) MATLAB 函数 eigs.m 似乎不如 Python 包 Scipy 中的函数“ei

函数 apsa(N,L,plot_flag) 实现了 N 次迭代的仿射投影符号算法 (APSA)，以识别具有一组输入（或 L 个特征参数）的系统。 如果 plot_flag=1，它会绘制用于比较的输出以及学习曲线。 该函数输出算法为识别系统而进行的最小迭代次数。 例如： inp=wavread('BlueFunk-bass1.wav'); inp=inp-(min(inp)); 音频信号所需的百分比h=[1 -4 6 -5 2]; % 低通滤波器的已知系统参数 h Iter=apsa(inp,h,100,5,1); 添加一名作者https://sites.google.com/site/santhanarajarunachalam/