基于python的数字图像处理实验源码+详细代码注释+实验说明文档.zip 代码内有注释，自带图片，地址为相对路径，可以直接运行 需要matplotlib、numpy、cv2、skimage库 【实验一】 图像反转实验,255-像素值 将彩色图像变换成灰度图像 直方图均衡化实验 线性对比度展宽实验 灰级窗实验 【实验二】 高斯噪声的中值、均值处理 椒盐噪声的中值、均值处理 【实验三】 锐化处理 水平锐化 垂直锐化 Roberts锐化 Sobel锐化 Laplacian锐化 Wallis锐化 【实验四】 基于类间最大距离法的图像分割

matlab做T SNE的详细代码微笑 Smile（统计机器智能和学习引擎）是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile有充分的文献记录，请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中，可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core 1.5.2 对于NLP，请使用artifactIdId smile-nlp。 对于Scala API，请使用 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1

solidworks教程（含有详细代码、视频教程，示例） SolidWorks是达索系统（Dassault Systemes ）下的子公司，专门负责研发与销售机械设计软件的视窗产品，公司总部位于美国马萨诸塞州。 达索公司是负责系统性的软件供应，并为制造厂商提供具有Internet整合能力的支援服务。该集团提供涵盖整个产品生命周期的系统，包括设计、工程、制造和产品数据管理等各个领域中的最佳软件系统，著名的CATIAV5就出自该公司之手，达索的CAD产品市场占有率居世界前列。 SolidWorks公司成立于1993年，由PTC公司的技术副总裁与CV公司的副总裁发起，总部位于马萨诸塞州的康克尔郡（Concord,Massachusetts）内，当初的目标是希望在每一个工程师的桌面上提供一套具有生产力的实体模型设计系统。从1995年推出第一套SolidWorks三维机械设计软件至2010年已经拥有位于全球的办事处，并经由300家经销商在全球140个国家进行销售与分销该产品。1997年，Solidworks被法国达索（Dassault Systemes）公司收购，作为达索中端主流市场的主打品牌。

基于单变量+多变量逻辑回归实现根据环境因素预测房间入住率_项目源码+数据+超详细代码注释 任务：通过"Temperature","Humidity","Light","CO2","HumidityRatio"等环境数据预测房间是否在使用 内容包含： 1.用多变量进行逻辑回归预测 2.用单变量进行逻辑回归预测

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数值优化：最小相位谱分析， 适合信号图像处理，机器学习的初学者分析学习。 在控制理论和信号处理中，如果系统及其逆是因果且稳定的，则称线性时不变系统是最小相位的。 最一般的因果 LTI传递函数可以唯一地分解为一系列全通和最小相位系统。系统函数是两部分的乘积，在时域中，系统的响应是两部分响应的卷积。最小相位和一般传递函数之间的区别在于，最小相位系统的传递函数的所有极点和零点都位于 s 平面表示的左半部分（在离散时间内，分别在z 平面）。由于反转系统函数会导致极点变为零，反之亦然，并且右侧的极点（s平面 虚线）或复平面外（z平面 单位圆）导致系统不稳定，反演下只有最小相位系统类是闭合的。直观地说，一般因果系统的最小相位部分以最小的群延迟实现其幅度响应，而其全通部分仅校正其相位响应以与原始系统函数相对应。 极点和零点的分析仅在传递函数的情况下是准确的，传递函数可以表示为多项式的比率。在连续时间的情况下，这样的系统转化为传统的、理想化的LCR 网络的网络。在离散时间中，它们可以方便地转化为近似值，使用加法、乘法和单位延迟。可以证明，在这两种情况下，具有递增阶的有理形式的系统函数

主要介绍了Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考。

熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有诸多优点。但是，这种材料非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学家对其进行了更新，制备出新型材料。新型材料工艺参数较多，并且不同参数还存在相互影响。基于以上可知，建立工艺参数与产品性能之间的关系模型，将有助于疫情防控与产业发展。 本文针对插层熔喷非织造材料的性能控制展开深入研究，通过典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，使用 MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件编程进行处理，得出了题目中结构变量、产品性能的变化规律；建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型；建立了皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品性能以及各自之间的关系等。最终结合研究成果得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量的高的同时力求过滤阻力尽量的小的工艺参数。 包含2022年华数杯详细代码与论文

DBSCAN 聚类，是一种基于密度的聚类算法，它类似于均值漂移，DBSCAN 与其他聚类算法相比有很多优点，首先，它根本不需要固定数量的簇。它也会异常值识别为噪声，而不像均值漂移，即使数据点非常不同，也会简单地将它们分入簇中。另外，它更抗噪音，能够很好地找到任意大小和任意形状的簇。DBSCAN的聚类过程就是根据核心弱覆盖点来推导出最大密度相连的样本集合，首先随机寻找一个核心弱覆盖样本点，按照 Minpts 和 Eps 来推导其密度相连的点，然后再选择一个没有赋予类别的核心弱覆盖样本点，开始推导其密度相连的样本结合，一直迭代到所有的核心样本点都有对应的类别为止。作者博客中详细介绍了DBSCAN的算法原理，可以通过文章结合学习，代码包含详细注释，只需要导入自己的聚类数据，运行代码便可以得出聚类结论与图像。