hmm模型matlab代码概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件夹中。 概率堆栈 MATLAB代码'construct_hmm_stack'使用摘要文件中列出的内核构造概率堆栈。 为了构建一个概

基于opencv封装了一个模板匹配类，可以二值化匹配、灰度匹配。有说明书，起个借鉴作用，交流

用栈实现括号匹配是否正确的判断，这是我们数据结构的作业 具体题目：括号运算是表达式运算中的一个重要部分，不考虑具体运算仅指括号的正确匹配时，具有如下特征： （1）它必须成对出现，如“(”“)”是一对，“[”与“]”是一对； （2）出现时有严格的左右关系； （3）可以以嵌套的方式同时出现多组多括号，但必须是包含式嵌套，不允许交叉式嵌套。比如“( )”、“[([][])]”这样是正确的，“[(])”或“([()))”或 “(()]”是不正确的。 （4）将处理的括号扩展为针对“()”“[]”“{}”三类。

VS2015下×64（其他版本也可以），内含示例图。 FAsT-Match是在2D仿射变换下用于近似模板匹配的快速算法，其最小化绝对差分和（SAD）误差测量。 通过图像平滑度的密度对其进行采样。 对于每个可能的变换，使用次线性算法来近似SAD误差， 同时使用分支定界法进一步加速算法。 由于已知图像是分段平滑的，因此结果是具有近似保证的实际仿射模板匹配算法。

匹配LSTM 在这里我们在SQuAD上实现MatchLSTM（Wang and Jiang 2016）模型，R-Net（Wang et al.2017）模型和M-Reader（Hu et al.2017）（Rajpurkar et al.2016）。 也许有些细节与最初的论文有所不同。 要求 python3 水蟒 hdf5 实验 Match-LSTM +模型与Match-LSTM略有不同。 用GRU代替LSTM 添加类似r-net的门控注意匹配 添加单独的字符级编码 添加其他功能，例如M-Reader 在一个GRU层上添加聚合层 指针网中的初始GRU第一状态在匹配层之后添加全连接层 评估SQuAD开发人员集的结果： 模型 EM 11 Match-LSTM +（我们的版本） 70.2 79.2 Match-LSTM（纸） 64.1 73.9 R-NET-45（我

INPHO MATCH-AT空三加密软件操作手册

Deep text matching 1、前言 Github 上面有很多文本匹配项目，本项目工作主要借鉴了 和 ，模型的代码风格来自前者。另外模型是使用 keras 深度学习框架进行复现的，主要也是使用的前者的复现代码，只是增加了个别模型的复现，也去除了一些我觉得不太重要的模型；另外，由于本项目只是实验层面探索，所以将 matchzoo 源码中一些和模型无关的很多代码进行了删减，同时对部分模型的结构进行了细微的调整，没有完全遵从论文里的设置。 我使用这些模型在2018年蚂蚁金服的文本匹配竞赛数据集（数据集来自text matching 上传，因此数据的预处理代码也使用的该项目的代码）上进行了一些实验，另外我借鉴了 项目的代码测试了几个 bert 系列模型（bert 及其变体）。由于训练集、验证集、测试集中的正负样本比例都是1:1，因此我使用了准确率这一评价指标来衡量了这些模型的性能，结果

堪称最经典的一本mathcad的书。 求解微分方程，编程，等都有。 英文的。

JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。

说明：这次是重传，上次上传不知为什么不成功，csdn也没给个说明。。。 环境： VS2008+OpenCV2.1 功能： 使用HoG和欧氏距离做的一个图像搜索的小应用。输入一副目标图像，在目标文件夹中进行匹配，为了更好的查看结果和分析，本例子还对每次匹配结果进行保存，最后输出到文件。