K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢

Att-LSTM的示意图 分层式Att-LSTM的示意图 要求 的Python 3.5.2 数据集 Hochreiter＆Schmidhuber提出了“添加问题”，并随机创建数据集。 手写数字分类（MNIST）的顺序版本，由tensorflow下载。 数据集是最常见的问题分类。 MSQC数据集是从提取的。 用法 训练模式 添加问题用法python test_add.py 棉选项 batch_size ：批量大小。 默认值为20。 step_size ：输入的长度，在我的论文中称为T。 在{100,200,400,600}中检查该值。 input_size ：输入的维数。 预设值为2。 output_size ：输出的尺寸。 默认值为1。 unit_size ：隐藏的单位数。 默认值为100。 learning_rate ：学习率。 默认值为0.001。 epoch_n

原本是想在显示图像的地方直接画需要的图形，最后发现显示图像的地方在dll中，没有源码，只能够另辟他径了。 于是有了下面想法： 在窗口上覆盖一个透明窗口，然后对透明窗口进行绘图。根据需要对透明窗口进行刷新重绘。 代码中实现了透明窗体，进行了对主窗体透明覆盖，在透明窗体上画图。 在透明窗体范围内，鼠标点哪，就在哪画十字星，主窗体更新不形象画的图。

为提高STL模型的切片效率,提出一种基于MATLAB的STL模型切片分层新算法。首先对STL模型进行数据预处理,筛选出只与切平面相交的三角片集合,然后利用相邻三角面片边的拓扑关系依次求交,获得各层截面轮廓信息。实验结果表明,该方法简单、有效,不仅优化了数据结构,而且提高了切片效率,具有较好的可行性和准确性。

笔者自己的作业啊 ！好多天闷头写啊 写啊 ，在网上都找不到答案啊！ 好吧 我写完了 为了后来者 贡献了 SO 资源分高点 你们没意见啊 digital image 图像黑白化 图像直方图 分层

模式识别的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机

一、目的 1、根据还款未复贷老户的借贷数据，对老户进行群体分类； 2、对不同的客户群体进行特征分析，以便于定向营销。 二、分析过程 1、分析思路 数据包含了2018年4月13日至2020年4月9日期间的客户数据，共有22014条记录。在RFM模型的基础上，增加了注册使用App天数这一指标用于客户分群与价值分析，得到本次的LRFM模型，变量解释如下： L：注册使用APP天数。客户注册日期至观测结束日期的间隔。 R：距今还款未复贷天数。客户最近的成功还款日期至观测结束日期的间隔。 F：借款成功次数。观测时间内客户借款成功次数。 M：借款成功总金额。观测时间内客户借款成功总金额。 2、数据提取及处理

pytorch LRP的实现 PyTorch对线性层和卷积层的一些层明智相关性传播（LRP）规则[1、2、3]的实现。 这些模块装饰了torch.nn.Sequential ， torch.nn.Linear和torch.nn.Conv2d ，以便能够使用autograd算法来计算说明。 安装 要安装需求，请参阅文件。 如果使用conda ，则可以通过执行以下命令来安装称为torchlrp的环境： > conda env create -f requirements.yml 为了能够如下所示导入lrp ，请确保路径中包含TorchLRP目录。 用法 该代码可以按如下方式使用： import torch import lrp model = Sequential ( lrp . Conv2d ( 1 , 32 , 3 , 1 , 1 ), torch . nn

一种基于分层聚类方法的木马通信行为检测模型

具有混合数字-模拟传输功能的分层图像/视频SoftCast，可实现可靠的无线视觉通信