ncurses-term-5.9-13.20130511.el7.noarch.rpm

对lte的理论介绍的很详细，无论是物理层还是高层。能对整个系统有了全面的了解。

工程学期刊缩写Endnote Term Lists 来自哥大图书馆，7000多条。可以Endnote直接导入。

长期跟踪的可靠重新检测 长期跟踪中的可靠重检测中提出的重检测框架代码 重新检测跟踪器基于装订，而深度重新检测跟踪器将HCF作为基准。 对于重新检测跟踪器，只需启动Matlab并运行runTracker.m即可。 要运行后者的深度重新检测跟踪器，请下载VGG-19并按照自述文件中的说明编译Matconvnet。 该代码包括一个用于长期跟踪的通用框架。 您可以轻松地合并自己的基于DCF的跟踪器。 关于速度和性能： 由于我们的框架重新利用了基线跟踪器进行重新检测，因此速度与基线方法密切相关。 仅通过手工制作的功能，重新检测跟踪器就可以在单个CPU上达到40 FPS以上。 在不同的机器上，跟踪性能可能会略有不同（小于1％）。 这是由于可能随时间累积的较小数值效应以及由粒子滤波器引起的随机误差。 增加粒子数后，性能将略有改善，并且更加稳定。 接触 如果您有任何疑问，请随时联系 稍后将介绍

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

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该讲座主要面向机器学习、计算机科学或相关学位的硕士学生，但也可能吸引其他学科的学生，如数学、物理、语言学、经济学等。如果有疑问，请参加第一堂课并与我们交谈。 该报告的重点是机器学习的算法和理论两个方面。我们将介绍许多标准算法，并了解构建良好机器学习算法的一般原理和理论结果。主题范围从已经确立的结果到最近的结果。 贝叶斯决策理论，没有免费的午餐定理。 监督学习问题(回归，分类): 简单基线(最近邻，随机森林);线性方法;正则化; 支持向量机，非线性核方法及其背后的理论 无监督学习问题:PCA降维到流形方法从k-means到谱聚类和谱图理论，从MDS到t-SNE的嵌入算法 统计学习理论:一致性和泛化界限 社会背景下的机器学习:公平、可解释性等 低秩矩阵完成，压缩感知 排序

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