样本文件传输 此示例应用程序演示了如何在设备上下载和保存图像。 有关更多信息，请参阅。

主成分回归代码matlab及示例传统转学 这是传统迁移学习技术的演示。 实例加权方法 1. TrAdaboost。 参考号促进迁移学习， ICML 2007。
2.回归Tradaboost。 在分类的情况下，权重乘以coef.^(0 or 1). 在回归Tradaboost中，绝对误差被用作幂项。 3.实例加权内核岭回归 实例加权核岭回归， 参考： Jochen Garcke，重要性加权归纳迁移学习回归 在这种情况下，所有源域数据都被标记，目标域中的一小部分也被标记。 在这里，我们将此部分称为“辅助数据”。 其余目标域数据未标记，称为“测试数据”。 在此方法中，基于[源数据+辅助数据]计算源实例的权重（alpha），并将其应用于源实例。 源集有n个实例，辅助集有m个实例。 该方法包含3个步骤： 训练了内核岭回归（rbf内核）模型，并在源数据上进行了测试。 获得双重经济效率a（n * 1）。 此a用于计算权重alpha。 代替在每个实例上应用标量，这里作者使用一种rbf距离的形式： Alpha是变量，而不是w （x，y） 成本函数是加权误差，带有α上的调节项。 Alpha应该大

jeecg数据库2.2.0-oracle 11g版本，文本太长，放不下，请到我的文章 伸手党福利 第二弹 当中支持下~求 点赞 关注 收藏 ~素质三连~。顺便说下本资源免费！顺便说下本资源免费！顺便说下本资源免费！

lda分类代码matlab 重度抑郁症的多部位转移分类 “重度抑郁症多部位转移分类”文章核心代码 系统要求 软件要求 该软件包已在 Ubuntu 18.04、Python 3.6 和 Matlab 2009 上进行测试 Python 依赖 本项目主要依赖以下Python堆栈： 火炬 1.4.0 麻木的学习scipy h5py 参数解析操作系统时间警告 用法 1. 对于 GCN 和 GCNSP 模型： 1.1 多站点池化分类请在Linux终端运行： python train_fmridata_MDD_simple.py --method=GCNSP --train_or_test=train --datadir=${datapath} --pretrain_dir=${pretrain_path} --cuda=0 其中，--method 表示使用的模型（GCN 或 GCNSP）。 --train_or_test 表示从头开始训练，或仅基于我们训练过的模型进行测试。 --datadir 是功能连接数据所在的目录。 --pretain_dir 是训练好的模型所在的目录'。 --cuda 表

每个像素都很重要：域自适应对象检测器的中心感知特征对齐 该项目托管用于实现“ （ECCV 2020）的代码。 介绍 域自适应对象检测器旨在使其自身适应可能包含对象外观，视点或背景变化的不可见域。大多数现有方法都在图像级别或实例级别采用特征对齐。但是，全局特征上的图像级别对齐可能会同时纠缠前景/背景像素，而使用提案的实例级别对齐可能会遭受背景噪声的困扰。 与现有解决方案不同，我们提出了一种域自适应框架，该框架通过预测逐像素的对象度和中心度来考虑每个像素。具体而言，所提出的方法通过更加关注前景像素来进行中心感知对齐，从而实现跨域更好的适应性。为了更好地跨域对齐要素，我们开发了一种中心感知的对齐方法，该方法可以进行对齐过程。 我们在众多的适应性设置上展示了我们的方法，并获得了广泛的实验结果，并针对现有的最新算法展示了良好的性能。 安装 检查以获取安装说明。 我们的无锚检测器的实现很大程度上基于F

spring-boot-starter-transfer-encrypt 将之前项目中使用的报文加密方式重构为springboot starter提供出来。http传输报文实现rsa+aes加解密的springboot starter 重写httpmessageconvert 使用aes对称加密方式对于传输报文data进行整体加解密 使用rsa对aes 的加密key进行加密 ras公私钥动态获取：在客户端每次启动重新获取公私钥

matlab潮流计算含代码密集颗粒传热 该代码使用基于离散元素方法（DEM）的模型来计算在细小颗粒状流中通过类似沙子的小颗粒组的热传递。 它是为粒子热交换器和固体粒子太阳能接收器开发的，但对于类似主题的研究也可能有用，例如石灰窑，粉末床的激光烧结或冶金Craft.io。 其他研究人员已经为自己的研究开发了类似的代码，但是这些代码尚未公开。 可以在可用的DEM代码（例如开源代码LIGGGHTS或其他商业代码）内完成某些热传递建模，但是这些DEM代码不包括几种关键的热传递模式。 DPHT是用于大组球形小颗粒的热传递代码，球形小颗粒呈致密颗粒状流动或呈静态。 首先使用DEM模拟粒子碰撞机理，然后随着时间的推移将粒子xyz位置写入文本文件。 完成DEM模拟后，此DPHT代码将读取每个xyz位置文件，并计算粒子之间以及粒子与壁之间的热传递。 这可以被认为是与DEM的单向耦合。 DPHT是为在聚光太阳能领域中的固体颗粒太阳能接收器和热交换器建模而开发的，但是它适用于具有堆积或移动颗粒床的许多情况。 传热计算是基于先前发表的研究工作，论文对此进行了解释： 聚光太阳能领域高温粒子流建模的研究进展，埃文

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地理信息系统网 介绍 这是通过单阶段很少学习的艺术字形图像合成的PyTorch官方实现。 抽象 自动生成艺术字形图像是一项艰巨的任务，吸引了许多研究兴趣。 先前的方法要么专门设计用于形状合成，要么专注于纹理转移。 在本文中，我们提出了一种新颖的模型AGIS-Net，该模型可以仅用几个样式化的样本就可以在一个阶段中同时传递形状和纹理样式。 为了实现这一目标，我们首先通过使用两个编码器来解开内容和样式的表示形式，以确保多内容和多样式的生成。 然后，我们利用两个协同工作的解码器来同时生成字形形状图像及其纹理图像。 此外，我们引入了局部纹理细化损失，以进一步提高合成纹理的质量。 通过这种方式，我们的单

攻防世界simple_transfer，misc。 此题详细解题博客：https://blog.csdn.net/m0_59188912/article/details/127614328