matlab终止以下代码通过训练卷积神经网络比较图像斑块进行立体匹配
资料库包含
用卷积神经网络计算立体声匹配成本的过程；
在立体匹配任务上训练卷积神经网络的程序；
和
基本的立体方法（基于交叉的成本汇总，半全局匹配，左右一致性检查，中值过滤器和双边过滤器）；
在KITTI数据集上运行至少需要6
GB内存的NVIDIA
GPU，在Middleiddle数据集上运行需要至少12
GB的NVIDIA
GPU。
我们在GTX
Titan（仅KITTI），K80和GTX
Titan
X上测试了该代码。该代码根据BSD
2条款许可发布。
如果您在工作中使用此存储库中的代码，请引用我们的文档。
@article{zbontar2016stereo,
title={Stereo
matching
by
training
a
convolutional
neural
network
to
compare
image
patches},
author={Zbontar,
Jure
and
LeCun,
Yann},
journal={Journal
of
Machine
Learning
Researc
2022-02-27 10:21:00
960KB
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针对结束时间具有不确定性的投资问题,建立以区间风险值(PVaR)度量市场风险的收益最大化投资组合选择模型.PVaR计算的复杂性使得模型难以运用一般优化方法求解,因此提出并证明可以通过求解等效的混合整数规划模型来得到原模型的最优解.利用实际股价数据进行数值实验分析,结果表明,求解混合整数规划模型针对小规模短期投资问题可以快速给出最优投资决策方案.
2022-02-18 09:14:56
352KB
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matlab终止以下代码交通灯加固工程
日期：27/5/17
作者：黄智强（Johnny
Wong）
软体：Matlab
R2016b
介绍
Q学习是一种将某些系统状态映射到最佳操作过程的算法。
这些文件包含用于在不同情况下学习交通信号灯系统的代码，其目的是最大程度地提高交通流量并最大程度地减少停靠的汽车。
文件“
Traffic_light.m”是项目的控制中心。其他文件是整个模拟过程中使用的功能。
指示
确保所有文件都在同一文件夹中
打开“
Traffic_light.m”
建议您一次运行每个部分。A部分将定义以下部分中使用的常量B部分将基于参数创建矩阵C部分将通过模拟不同的状态并随机选择动作来生成Q矩阵D部分将为A设置动画在遵循C部分中生成的Q矩阵时，对交通进行仿真并由交通信号灯做出决策。可通过单击命令窗口并按ctrl
+
c来终止此操作。
可以在A节中更改动画速度，E节将根据固定时间的交通信号灯变化为交通模拟动画。
固定时间参数设置为变量“
fixed_time_light_change”
随心所欲地使用参数！
如果您对观看动画不感兴趣，请执行以下操作：
在A
b部分中设置se
2022-02-14 01:17:17
892KB
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下面小编就为大家带来一篇JS 终止执行的实现方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起 小编过来看看吧
2022-01-27 17:51:08
21KB
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