Orthogonal Matching Pursuit-Recursive Function Approximation with Applications to wavelet decomposition, OMP算法描述

这个程序是关于现有的3G系统中,采用TDOA和pattern matching的方法实现定位的仿真程序.(the procedure is available on the 3G system, using TDOA and pattern matching method of positioning the simulation program.)

使用python实现histogram matching（直方图匹配），源码

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 我们使用回溯方法为依赖图设计了一个简单的精确子图匹配（ESM）算法。 最坏情况下的算法总复杂度为O（n ^ 2 * k ^ n），其中n是顶点数，k是顶点度。 我们已经证明了我们的算法在三种生物医学关系和事件提取应用程序中的成功使用：BioNLP 2011在事件提取，蛋白质-残基关联检测和蛋白质-蛋白质相互作用识别方面的共同任务。 该Java实现实现了我们的ESM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/esmalgorithm/files/如果您使用我们的ESM实现来支持学术研究，请引用以下文件：Liu Haibin，Vlado Keselj和Christian Blouin。 探索用于从文学中提取生物事件的子图匹配方法。 计算智能，2013年。

Matching_Game_udacity 这个游戏是关于匹配卡片以使用html，css，javascript来匹配所有卡片的游戏。 配套卡 基本上，这是一个游戏，提供用户单击并查看卡片，如果一个卡片与第二个卡片匹配，则它将保持打开状态，否则两张卡片都会自行关闭 要求 很好HTML知识很好CSS知识很好的JAVASCRIPT知识 游戏形象 当您获得两张相同设计的卡片时的图像

最新的feature matching算法

MATLAB典型代码树突图惩罚匹配算法 在这个项目中，我们要设计一个轻量级的图形匹配图像识别/认证算法。 该代码由Ali Valehi，Zaoyi Chi和Abolfazl Razi博士开发。 在以下部分中，我将描述大多数功能文件和文件夹的用法。 大多数功能在一开始就具有注释。 我希望它可以帮助想要了解该代码的任何人。 ：> 本教程和当前存储库的描述 我将描述文件夹的用法。 有些文件夹是重复的，但有微小的更改，我之前可能会使用它们进行其他测试。 我建议在运行任何代码之前，将所有文件包含在MATLAB的子文件夹中。 ./faster-code ：在此文件夹中，我开发了图形惩罚算法的更新版本。 在此版本中，搜索和匹配算法比旧版本至少快10倍。 这些函数被命名为$Functions_Fast(er).m ，这意味着我们还具有名为$Functions.m的同一函数的旧版本。 ./faster-code/Distance_Fast.m ：此函数分别根据test和ref计算两个节点之间的距离得分。 ./faster-code/mappingAndLink_Faster.m ：该函数映射两棵树tes

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

MatchPyramid用于语义匹配 MatchPyramid模型的简单Keras实现，用于语义匹配。 请参考论文： 快速浏览 输入数据格式 火车/有效套票： label |q1 |q2 1 |Q2119 |D18821 0 |Q2119 |D18822 测试集： q1 |q2 Q2241 |D19682 Q2241 |D19684 预处理语料库： qid |words D9980 |47 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 D5796 |21 40 41 42 43 44 14 45 字词嵌入： word |embedding (50-dimension) 28137 |-0.54645991 2.28509140 ... -0.34052843 -2.01874685 8417 |-9.01635551 -3.80108356 ... 1.86873138 2.147