在Pytorch中使用RNN进行全分辨率图像压缩 其中包含[ ]中所述的用于使用递归神经网络进行vFull分辨率图像压缩的pytorch模型以及许多其他简单模型。 训练 运行main.py -m [型号名称] --epochs [epochnums] --lr [学习率]
2021-11-30 10:44:40 8.81MB Python
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该工具包是一组 Simulink 模块,用于根据 Grunwald-Letnikov 定义对常数和可变分数阶导数进行仿真。 为了实现可变阶导数,使用了四种类型的 GL 定义扩展。 此外,还给出了 A 和 B 变量类型和分数阶导数的块。 块被实现为 C-MEX S-function。
2021-11-15 13:04:49 545KB matlab
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这与 ksr 和 ksrlin 相同(文件文件 ID:#19195 和 #19564),但不是对每个点使用相同的带宽,而是使用由每个点到其第 k 个最近邻点的距离给出的可变带宽。
2021-11-10 15:50:53 4KB matlab
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com.variable.apkhook Module name 应用伪装 Author 酷安@ Description 模块的二次开发版,暂未开源 Secondary development version of module, not open sourced yet. 为你选择的应用程序传递你伪造的手机信息 Deliver the fake informations you made about your phone to the apps you selected Usage 原作者并没有解释用法,以下的使用教程取自应用变量模块的描述: 首先,你需要选择你想要传递手机伪装信息给哪些APP, (不仅仅在模块中选取,还需要添加到模块作用域中以确保模块可以作用于APP) 然后在模块里填写手机的伪装信息,最后,只需单独重启这些APP即可. Since the author didn'
2021-11-06 22:59:04 2KB
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Function Theory of One Complex Variable, PDF版的,很清晰,有需要的同学可以看看
2021-10-31 00:37:29 28.27MB Complex Variable
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pent 估计Copula熵和传递熵 介绍 实现了估计参数熵和传递熵的非参数方法。 估计copula熵的方法由两个简单步骤组成:通过等级统计估计经验copula和使用k最近邻法估计copula熵。 Copula熵是用于多元统计独立性测量和测试的数学概念,并被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同,Copula熵是为非线性,高阶和多元情况定义的,这使其普遍适用。估计copula熵可以应用于很多情况,包括但不限于变量选择[2]和因果发现(通过估计传递熵)[3]。有关更多信息,请参阅Ma and Sun(2011) 。有关中文的更多信息,请点击。 用于估计传递熵的非参数方法包括两个步骤:估计三个copula熵和从估计的copula熵计算传递熵。还提供了条件独立性测试的功能。有关更多信息,请参阅Ma(2019) 。 功能 pent-估计copula熵; Construct_empir
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pent 用于估计Copula熵的R包 介绍 Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下,Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同,Copula熵是为非线性,高阶和多元情况定义的,这使其普遍适用。 它具有广泛的应用,包括但不限于: 结构学习; 变量选择[2]; 因果发现(估计转移熵)[3]。 该算法包括两个步骤:使用秩统计量估计经验语料密度,以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法,因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。 在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息,请参阅[1-3]。有关中文的更多信息,请点击。 功能 copent-主要功能; Construct_empirical_copula-算法的第一步,它通过秩统计来估计数据的经验copula; entknn-算法的
2021-10-19 14:58:00 7KB correlation entropy variable-selection copula
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这篇文章是基于4自由度机械臂的变导纳控制的设计,可以在学习Hogan的最初三篇后看一下变阻抗和变导纳的概念。
2021-09-18 16:04:09 819KB Variable adm admittance c
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这篇文章是基于6自由度机械臂的变阻抗控制的设计,可以在学习Hogan的最初三篇后看一下变阻抗和变导纳的概念。
2021-09-18 16:02:40 1.79MB Variable Imp Impedance Co
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今天小编就为大家分享一篇Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-09-10 14:52:12 86KB Pytorch FloatTensor Variable
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