园林花草树木psd分层高清素材
2021-04-04 18:04:48 16.84MB 园林花草树木psd分层高清素材
换道避障与纵向避障 两种换道方式,纵向安全距离模型分析采用三种经典的制动过程分析的安全距离模型,换道轨迹采用正弦函数的换道轨迹
2021-04-03 18:02:41 2.85MB 避障 纵向避障与换道避障 LQR 分层控制
NeHe教程改编,移植至C#平台的SharpGL开发,第34课,灰度山脉成像
2021-03-29 15:31:04 317KB C# SharpGL 灰度
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昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码,很粗糙,不过用公司的2万名导购名单试了一下,结果感人,我觉得此刻的我已经要上天了,哈哈哈哈哈哈 代码如下: #分层随机抽样 stratified sampling import xlrd, xlwt, time, random xl = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\分层抽样.xlsx') xl_sht1 = xl.sheets()[0] xl_sht1_nrows = xl_sht1.nrows #表头 title = xl_sht1.row_values(0) #把样本写进列表
2021-03-29 11:03:38 62KB python 随机抽样
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基于分层帧的视频压缩感知的时空恢复
2021-03-28 17:07:08 123KB 研究论文
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在进行数据处理时,我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证,因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样: 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用。 本例说明: 本例中用到的数据是高分一号遥感数据,数据格式如下图所示,其中B1-B4四列是波长,TYPE是地物类型,本例中地物一共分为6类,分别用数字1
2021-03-27 18:07:15 209KB AND AS csv
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分层和多特征融合,可在各种情况下有效地进行步态识别
2021-03-24 12:08:43 2.37MB 研究论文
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Bayestrat:贝叶斯遗传关联测试的单核苷酸多态性(SNP)人口分层。
2021-03-21 13:10:44 2.35MB R
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提出一种基于分层的水下传感器网络路由协议(layered-DBR, layered-depth based routing)。节点进行一次信息广播后,只允许指定深度范围内的节点进行消息接收,以达到控制网络副本的目的,最终建立与网络冗余相关的网络分层模型。在分层网络中,节点首先需要计算消息转发前后的相对深度距离与相对剩余能量,进而计算出消息的转发概率。同时,建立一种消息队列管理机制,该队列同时具有消息转发管理和历史记录管理的功能,并给出消息的入列和出列方法。仿真实验表明,layered-DBR能够有效地控制网络冗余,与DBR和Flooding算法相比,layered-DBR能有效地减少网络能耗,延长网络寿命。
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目标中结构的微运动可能会在反向合成Kong径雷达(ISAR)成像中引入微多普勒(mD)效应,这会污染经典测距多普勒算法(RDA)的主体图像。 本文提出了一种新的微运动目标成像方法,该方法在范围轮廓中的元素之前分配了一个分层的贝叶斯方法,目的是促进稀疏性并在缓慢的时间维度上保持连续性模式。为克服后验分布的棘手性,Gibbs利用采样器实现贝叶斯推断。然后,可以根据条件后验分布的期望估计距离分布,然后在交叉压缩后获得清晰的ISAR图像。实验结果验证了该方法的性能。
2021-03-16 22:08:25 168KB Inverse synthetic aperture radar
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