降级本地距离度量学习 黄银杰 中央佛罗里达大学 2013年 ＃＃＃内容＃＃＃ 一般信息 要求 安装 用法 引文 =========================================== ＃＃＃一般信息＃＃＃ 编写该软件以实现算法“降秩本地距离度量学习”。 版权归作者所有。 ＃＃＃要求＃＃＃ 要运行此软件，您需要安装以下组件： MathWorks MATLAB ＃＃＃安装＃＃＃ 该软件不需要任何安装。 只需将文件放到文件夹中即可。 ＃＃＃用法＃＃＃ 请将数据集放在“数据”文件夹中。 数据格式为“ <维度+1> X <数据数>>”。 最后一行是数据的标签。 要运行该软件，请运行文件“ Demo.m”，可以在其中设置许多参数。 请参考该论文如何设置这些参数。 如果要保存测试结果标签，请转到“ \ Functions \ R2LML”。 取消第81行的注释。标

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）实现决策树sklearn

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em算法代码matlab实现期望最大化 Matlab中的期望最大化（EM）算法 此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算使期望对数最大化的参数。在E步上找到的可能性。 然后，这些参数估计值将用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。 例子 在此示例中，我们首先从两个正态分布生成点的数据集，并标记该数据集。 带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后，我们重新组合标签并为新数据集运行EM算法。 EM算法正确地对数据集进行聚类，并且还估计了可用于绘制点的两个正态分布的参数。 结果 我在计算机上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.7244, mu1: [1.2662 1.7053], mu2: [3.6623 3.0902

简单的麦克风音频信号处理实现。 使用QAudioInput和QAudioOutput类来录制和回放输入音频，并使用低通滤波算法来降低输入音频中的噪声。在这里，我试图解释使用Qt的低电平音频处理，这里我不解释任何复杂的DSP算法。这只是一个更好的跨平台音频处理工具的起点。您可以实现自己的算法或任何复杂的算法来扩展您的思想。我用的是Qt的音频输入

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去噪声代码matlab 基于SALT的视频降噪 ============= 基于SALT的视频降噪随附于以下出版物：“联合自适应稀疏性和动态低秩：视频降噪的在线Tensor重构方案”，IEEE国际计算机视觉会议（ICCV），2017年。 描述： 我们提出了一种基于新型稀疏和低秩张量（SALT）模型的视频去噪方法。 引入了一种有效的，无监督的在线unit稀疏变换学习方法，以动态地施加自适应稀疏性。 基于SALT的视频降噪显示出低延迟，并且可以潜在地处理流视频。 据我们所知，这是将自适应稀疏性和低等级性相结合以进行视频降噪的第一项工作，也是以在线方式解决所提出的问题的第一项工作。 SALT软件包包括（1）SALT Matlab函数的集合，以及（2）SALT论文中使用的示例数据。 您可以在以下位置下载我们的其他软件包。 纸 可用纸。 如果使用，请引用我们的出版物： Bihan Wen，Yanjun Li，Luke Pfister和Yoram Bresler，“快速联合自适应稀疏性和低等级：用于视频降噪的在线张量重构方案”，Proc。 IEEE国际Conf。 计算机视觉（ICCV），2017年

此为网页的源代码以及包含后台功能均已经实现

实现桌面悬浮窗，并可随手指移动,代码只实现一个button，可自行修改悬浮窗样式.rar,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。