使用基于高斯混合模型的机器学习对 2 类和 3 类问题进行一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的 AND 门示例和大小为 12 和 3 的输入样本

镭神C16激光雷达说明书。官网资料下架了，找了一下午总算找到了，在这里分享下，有需要的可以看下。这就是一个说明文件，我也是从其他渠道得到的。

基本JAVA画板 画笔、直线、圆、椭圆和矩形 可以移动图像和改变尺寸 画笔粗细可调 有保存功能

包含hpp文件和cpp文件，内有描述函数的具体调用方式。视频增稳通过光流+卡尔曼实现，然后对于增稳后的视频，通过混合高斯背景建模，提取前景目标

为了提高图像置乱性能，把具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性的混沌系统应用到图像置乱中，提出了基于混沌的数字图像置乱算法。为了得到最好的置乱效果，采用混合蛙跳算法来优化置乱算法的参数。通过算法的仿真实验表明该算法具有较好的置乱效果，并具有较强的抗剪切攻击和抗噪声攻击能力。

基于串联排队网络理论,将同时承载M2M（Machine to machine）业务和H2H（Hu-man to human）业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。

Matlab Lsqnonlin代码使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断的Matlab代码 该存储库包含Liu，Wang，Nie和Cao（2018）在文章“使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断”的第5节中用于仿真研究的Matlab代码。 总共有两个文件夹：“函数”和“模拟”。 文件夹“函数”包括用于SMN模型和常规模型的MCMC算法的Matlab函数。 文件夹“ Simulations”包括要进行仿真的主要Matlab代码。 ====================模拟============================== ================= HMEODE_T.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据Student的t分布生成的。 HMEODE_GeneralizedHyper.m：用于模拟分层混合效果ODE模型的主要Matlab代码，其中随机效果是根据广义双曲线分布（GH）生成的。 HMEODE_MixtureT.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据学生的t分

AMS-Designer是一个模拟环境，允许模拟混合信号设计。模拟器使用Spectre和NC-Verilog分别仿真模拟和数字部分。互连模块用于在连接在一起的模拟端口和数字端口之间转换信号，通常用工具自带的转换库connect_lib来自动完成。 通过构建一个模拟电路的反相器和一个Verilog描述的反相器串联来完成数模混合仿真的例程。

基于目录和多种算法结合的混合图书推荐系统 本文的目的是开发一种混合推荐系统，该系统考虑书籍的目录并使用协作过滤方法来考虑书籍的质量，从而主要呈现高质量的书籍。 在理论部分，学生将概述推荐书系统的当前方法。 在实践部分，学生将设计和实现一个新颖的系统，该系统将结合多种算法，以便在推荐书时更好地满足用户的兴趣和偏好。 该系统将根据样本数据进行验证，以生成建议。

蚁群\混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究