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细节增强的matlab代码DMFLDA2 这是一个深度学习框架，可通过整合线性和非线性特征来增强用于预测lncRNA-疾病关联的传统矩阵分解方法。 要求 tensorflow == 1.3.0 numpy == 1.11.2 scikit-learn == 0.18 scipy == 0.18.1 用法 在这个GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示DMFLDA的工作原理。 在data_processing文件夹中，我们提供了我们在研究中使用的以下数据集。 lda_interMatrix.mat是具有matlab格式的原始lncRNA-疾病相互作用矩阵。 它的形状是577个lncRNA x 272种疾病。 matrix.npy是numpy格式的lncRNA-疾病相互作用矩阵。 data.pkl用于存储采样的正样本和负样本。 u_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的U矩阵，其形状为577x64。 v_feature.npy是我们研究中使用的SVD技术的V矩阵，其形状为272x64。 在我们的演示中，我们提供了留一法的交叉验证来评估我们的模型。 您可以使用cross_v

题目二：回归算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

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细节增强的matlab代码图像超分辨率反馈网络 更新：我们建议的门控多反馈网络（GMFN）将出现在BMVC2019中。 “通过两个时间步长，每个时间步长包含7个RDB，与包括RDN的最新图像SR方法（其中包含16个RDB）相比，所提出的GMFN具有更好的重建性能。” 该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。 该代码由并基于进行开发，并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python 3.6 / 3/7，PyTorch 0.4.0 / 1.0.0 / 1.0.1，CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0）上进行了测试。 。 我们提出的SRFBN的体系结构。 蓝色箭头表示反馈连接。 有关我们建议的SRFBN的详细信息，请参见。 如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请考虑引用： @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil and

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1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124660052 2、基于快速双边滤波的细节增强算法（matlab代码），效果明显，很不错，可以直接运行使用。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

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