js 实现模态框

GMM-GMR是一组Matlab函数，用于训练高斯混合模型（GMM）并通过高斯混合回归（GMR）检索广义数据。 它允许通过使用期望最大化 (EM) 迭代学习算法对高斯混合模型 (GMM) 中的任何数据集进行有效编码。 通过使用此模型，高斯混合回归 (GMR) 可用于通过指定所需输入来检索部分输出数据。 然后它作为一个泛化过程，计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t是时间值，x是3D中的位置。 然后在 GMM 中对联合概率 p(t,x) 进行编码，GMR 用于检索 p(x|t)，即每个时间步的预期位置。 这用于检索提供的轨迹的平滑广义版本。 源代码是EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中描述的算法的实现

Jim Wilkes 教授提供了管道中水平流的体积流量与施加的压力梯度的代表性值 [1]。 管道半径等于 0.01 m。 我们使用这些代表值，结合使用 Mathematica 确定的体积流量的解析表达式，来计算幂律和宾汉流体的本构方程的参数。 参考： [1] Wilkes, JO，化学工程师的流体力学，Prentice Hall，Upper Saddle 河，1999。 如需使用 Mathematica 进行处理，请访问以下链接： http://library.wolfram.com/infocenter/Articles/6739/ http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/5152/

YoloV5-ncnn-Raspberry-Pi-4 带有ncnn框架的YoloV5。 论文： ： 专为裸露的Raspberry Pi 4制作，请参阅 基准。 模型 杰特逊纳米2015 MHz RPi 4 64-OS 1950兆赫 YoloV2（416x416） 10.1帧/秒 3.0帧/秒 YoloV3（352x352）微小 17.7帧/秒 4.4 FPS YoloV4（416x416）微小 11.2 FPS 3.4帧/秒 YoloV4（608x608）完整 0.7帧/秒 0.2帧/秒 YoloV5（640x640）小 4.0 FPS 1.6帧/秒 依赖关系。 要运行该应用程序，您必须： 具有32或64位操作系统的树莓派4。 它可以是Raspberry 64位操作系统，也可以是Ubuntu 18.04 / 20.04。 已安装腾讯ncnn框架。 已安装OpenC

matlab建模代码数学规划 Algorithm Implementation in Mathematical Modeling MATLAB code for classic mathematical modeling. 层次分析法(AHP) 元胞自动机(Cellular Automata) 模糊数学模型(Fuzzy Mathematical Model 目标规划(Goal Programming) 图论(Graph Theory) 灰色系统建模(Grey System) 启发式算法(Heuristic Algorithm) 免疫算法(Immune Algorithm) 整数规划(Integer Programming) 《MATLAB智能算法案例》(Intelligence Algorithm) 插值(Interpolation) 线性规划(Linear Programming) 多元分析(Multivarite Analysis) 神经网络(Neural Network) 非线性规划(Non Linear Programming) 常微分方程(Oridinary Differen

Model Checking经典书籍,如果做形式化验证的话属于必读系列

image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割

PSpice 提供Model Editor 建立元件的Model，从元件供应商那边拿到该元件的Datasheet，透过描点的方式就可以简单的建立元件的仿真模型，来做电路的模仿真。

Model checking is a computer-assisted method for the analysis of dynamical systems that can be modeled by state-transition systems. Drawing from research traditions in mathematical logic, programming languages, hardware design, and theoretical computer science, model checking is now widely used for the verification of hardware and software in industry. This chapter is an introduction and short survey of model checking. The chapter aims to motivate and link the individual chapters of the handbook, and to provide context for readers who are not familiar with model checking.

gmm的matlab代码高斯混合模型_聚类 高斯混合模型的聚类Matlab代码 您可以选择初始化和规范化的方法。 性能指标包括ACC，ARI和ANMI。 GMM算法： 虹膜的例子 运行demo_data.m 虹膜的结果是： 迭代1，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代2，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代3，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代4，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代5，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代6，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代7，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代8，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代9，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代10，迭代次数：38，精度：0.96666667 该算法的平均迭代次数为：38.00 平均运行时间为：0.11719 平均准确度是：0.96666667 平均randint指数是：0.95749441 平均归一化的共同信息是：0.89969459 代码作者 王荣荣（kailugaji） 2020/7/5