基于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的Multi-Attention模型设计与实现。模型本质上是并行添加了 CBAM 和 DeepMoji 注意力机制，并在最后将它们的特征进行合并。

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羽化 融合 图像拼接算法 自己写的一个小程序 用的是加权

pymwv Python乘法加权Voronoi（图） 您好，谢谢您对这段小代码的关注。 GDAL在过去几年中取得了长足发展，因此现在实现乘法加权Voronoi图非常容易，这与我攻读硕士学位时不同。 就是这样。 要求：python3-gdal 用法：python pymwv.py ogrDataSource SitesLayerName WeightAttribute OutpuLayerName 该程序将在同一ogrDataSource上创建一个新层。 我希望这段代码对您有用。

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随机森林可以产生高准确度的分类器，被广泛用于解决模式识别问题。然而，随机森林赋予每个决策树相同的权重，这在一定程度上降低了整个分类器的性能。为了解决这个问题，本文提出一种加权随机森林算法。该算法引入二次训练过程，提高分类正确率高的决策树投票权重，降低分类错误率高的决策树投票权重，从而提高整个分类器的分类能力。通过在不同数据集上的分类测试实验，证明了本文算法相比于传统的随机森林算法具有更强的分类性能。

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