稀疏信号恢复一直是几个不同社区中广泛研究的主题。 本文分析了正交匹配追踪（OMP）算法在压缩感知中恢复幅度衰减稀疏信号的性能。 定义了峰值信号干扰比（PSIR）的概念，该概念与OMP算法中原子的识别有关。 此外，给出并分析了PSIR与幅度衰减率之间的关系，从而弥合了OMP性能与信号幅度特性之间的差距。 通过恢复零一稀疏信号和不同幅度衰减稀疏信号的实验仿真可以验证上述结果。

A.Guide.to.Experimental.Algorithmics,.Catherine.C..McGeoch,.CUP,.2012.pdf

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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An experimental evaluation of a scatter search for the linear ordering problem

基于LSTM的流量预测 该项目旨在通过的前端，将LSTM用于流量预测。 超参数优化用于查找网络的最佳参数集。 用法 跑步： pip install -r requirements.txt 然后编辑以便它使用您自己的网络参数。 它将尝试将超参数结果存储在mongodb中。 您可以使用查看它们。 请记住，这仅用于实验，不适用于生产。 使用以下命令运行： python main.pymain.py CSV格式应为以下格式： timestamp,16,17,18,19,20,21 2011-12-31 23:55:00,4,6,8,13,3,0 2012-01-01 00:00:00,

微光X :police_car_light: 这是不稳定的实验代码，不应在生产中使用。 :police_car_light: 快速开始 使用 GlimmerX 蓝图生成一个新项目： npx ember-cli new hello-glimmerx --blueprint @glimmerx/blueprint 介绍 该项目作为探索轻量级 API 的游乐场而存在，以在任何 Web 应用程序中创作和呈现可移植的 Glimmer 组件。 这些探索的目的是最终将学习内容重新融入 Ember 和 Glimmer 中。 组件被定义为带有内联模板的类： // src/MyComponent.js import Component from '@glimmerx/component' ; import Button from './Button' ; export default class MyComponent extends Component {

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汽车攻击面综合实验分析

所有CK组件都可以在和！ 使用具有通用JSON API的集体知识工作流框架来统一AI以进行协作实验和优化 请注意，Caffe2已移至 GitHub源代码树，因此此处的某些软件包可能无法正常工作。 介绍 在将大部分的“研究”时间都花在了AI创新上之后，而不是在处理众多且不断变化的AI引擎，它们的API以及整个软件和硬件堆栈之后，我们决定采用另一种方法。 我们开始添加现有的AI框架，包括 ， ， ， ， ， CNTK和MVNC 。 非侵入式开源集体知识工作流框架（CK） 。 CK允许使用JSON API将各种版本的AI框架以及库，编译器，工具，模型和数据集作为统一的和可重用的组件插入，从而在Linux，Windows，MacOS和Android上自动化和自定义其安装（而不是使用ad- hoc脚本），并提供简单的JSON API进行常见操作（例如预测和培训）（请参阅demo ）。