Castro 等人提出了通过随机抽样来逼近 n 人游戏的 Shapley 值的想法。 (2009) 并由 Maleki 等人进一步改进。 (2013) 和 Castro 等人。 (2017) 使用分层。 与他们的独立采样方法相反，在本文中，我们开发了一种算法，该算法使用一对负相关样本来减少估计的方差。 我们检查了八种具有不同特征的游戏来测试我们提出的算法的性能。 我们表明，在大多数情况下（八分之七），这种方法的方差至少与独立样本一样低，在某些情况下（八分之五），它显着（平均接近 60%）提高了估计质量。 对结果进行分析后，我们得出结论，在边际贡献可变性较高的游戏中，推荐的方法效果最好。

Application设置全局变量以及传值 /** * 重写Application，主要重写里面的onCreate方法，就是创建的时候， * 我们让它初始化一些值，前段时间在javaeye里面看到过一个例子，与此相似， * 我做了些改进。听说外国开发者习惯用此初始化一些全局变量，好像在Activity * 一些类里面初始化全局变量的化，会遇到一些空指针的异常，当然，我没有遇到过。 * 如果用此方法初始化的话，那么就可以避免那些有可能出现的错误。 * * 启动Application，他就会创建一个PID，就是进程ID，所有的Activity就会在此进程上运行。 * 那么我们在Applicati

model_comparision:查找RMSE值并比较两个模型的代码

matlab初学者可以通过此程序能够很好的利用三次样条插值实现曲线拟合，这样便可一举一反三，很好的利用matlab

在这篇论文中,我们提出了一个使用局部支撑径向基函数对三维散乱点进行Hermite插值或逼近的快速曲面重构方法.通过构造给定数据点集的一个层次结构,采用逐层精化的方式实现了全局曲面重构的效果,解决了因使用局部支撑径向基函数导致的问题.另外,设计一个基于逼近误差导向的径向基函数中心点选择策略,减少每层进行插值的数据点,从而使Hermite径向基函数曲面重构方法能处理百万以上规模的点云数据.实验结果显示,我们的方法还适用于极度非均匀分布或带噪声的点云数据的曲面重构.

行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法

基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”

休息应用 这是基于GO（GOLANG）的ReST API的框架。 这可以用作需要JWT用户身份验证，带有日志记录和键/值存储（KVS）的基于GO的应用程序的基础。 主要特征： 分层日志记录； 由github.com/paulfdunn/logh提供 键/值存储（KVS）； 由github.com/paulfdunn/db提供。 KVS用于存储应用程序配置数据和身份验证数据，但也可以用于任何其他目的。 KVS实现了对象序列化/反序列化，使持久化对象变得容易。 身份验证使用JWT（JSON Web令牌）进行处理。 身份验证支持两种模型：任何人都可以创建登录名，或者只有注册用户可以创建新的登录名。 后者是示例应用程序中的默认设置。 身份验证支持基于REGEX的密码验证/规则。 要求 您必须已安装GO。 此代码是根据GO 1.16.2构建并测试的 针对所提供应用程序的curl命令示例，

关于cifar10数据集biggan的模型参数，需要配套我写的biggan代码使用~

【图像分割】基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割