图像模糊matlab代码Fuzzy SLIC (Precise superpixel number control version) with Matlab Interface的C实现 版权所有 (c) 2018, Chong WU 保留所有权利。 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式重新分发和使用，无论是否修改： 源代码的重新分发必须保留上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 以二进制形式重新分发必须在随分发提供的文档和/或其他材料中复制上述版权声明、此条件列表和以下免责声明。 未经特别事先书面许可，不得使用香港城市大学的名称或其贡献者的名称来认可或推广源自本软件的产品。 本软件由版权所有者和贡献者“按原样”提供，并提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性和针对特定用途的适用性的暗示保证。 在任何情况下，版权持有人或贡献者均不对任何直接、间接、附带、特殊、惩戒性或后果性损害（包括但不限于购买替代品、商品、资源；或或业务中断），无论是基于任何责任理论，无论是合同、严格责任或侵权行为（包括疏忽或其他原因）因使用本软件而以任何方式引起的，即使是 P.S. 用法： 在使用它之前

四元数法matlab代码（正确）平均四元数 用于正确平均多个四元数的 Python 函数。 四元数表示没有提供平均多个四元数的简单方法。 尽管在某些情况下可以使用组件平均，但这种方法有主要缺点（如下文引用的论文所述）。 这里给出的函数实现了更“数学上正确”的平均方式。 该论文还提供了一种进行加权平均（单个“每个四元数的重要性”）的方法，该方法也已实现。 原则上基于： Markley、F. Landis、Yang Cheng、John Lucas Crasidis 和 Yaakov Oshman。 “平均四元数。” Journal of Guidance, Control, and Dynamics 30, no. 4 (2007)：1193-1197。 关联： 代码基于： 托尔加·伯达尔。 “averaging_quaternions” Matlab 代码。 关联： 效率注意事项 与朴素的均值平均相比，这种方法在计算上是昂贵的。 如果只需要低精度（或四元数具有相似的方向），那么四元数平均可以通过简单地平均分量来完成（将需要归一化）。 不同平均法的比较： 克劳斯·格拉姆科。 “On Av

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用卷积滤波器matlab代码 杨凌霄 该存储库包含未发布的技术报告的Matlab代码（也包含在此存储库中）。 声明：该报告已被一些顶级会议拒绝。 作者是个懒惰的人，不会重新提交任何其他会议或期刊。 但是作者本人认为这是一件好事，可能对其他人有所帮助。 介绍 最先进的轻量级跟踪器（大约100 KB） 先前有关回归跟踪器的大多数研究主要是探索用于特征提取的深层模型，然后使用复杂的体系结构进行在线检测。 这样的系统具有大量可训练的参数，从而带来严重过度拟合的风险。 而且，日益复杂的模型严重损害了许多实际应用的速度。 最近，已经提出了几种基于轻型结构的判别相关滤波器（DCF）来跟踪问题，而它们的性能却远远落后于一些最新的跟踪器。 我们认为，DCF经常学习单个线性模板，无法很好地将目标与周围环境区分开。 此外，在此类跟踪器中通过线性插值进行的模板更新将包括许多嘈杂的示例，从而降低了训练后的模型的质量。 在本文中，我们提出了一个简单而有效的系统，称为LiteCNT。 对于整个跟踪过程，我们的算法仅包含三个卷积层。 另外，引入了多区域卷积算子以进行回归输出。 这个想法很简单，但是功能强大，因为它使我

初步回归法matlab代码很棒的机器学习 精选的很棒的机器学习框架，库和软件的列表（按语言）。 受到awesome-php启发。 如果您想为该列表做出贡献（请这样做），请向我发送拉取请求或与我联系。 另外，在以下情况下，不建议使用列出的存储库： 存储库的所有者明确表示“未维护此库”。 长时间（2〜3年）未提交。 更多资源： 有关可下载的免费机器学习书籍列表，请访问。 有关在线可用的（主要是）免费的机器学习课程的列表，请访问。 有关数据科学和机器学习的博客列表，请访问。 有关免费参加的聚会和本地活动的列表，请访问。 目录 写个脚本把它们爬下来- 杀伤人员地雷 通用机器学习 -APL中的朴素贝叶斯分类器实现。 C 通用机器学习 -Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。 它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算。 -使用协作过滤（CF）的产品推荐/建议的AC库。 -基于scikit-learn算法的混合推荐系统。 -neonrvm是基于RVM技术的开源机器学习库。 它是用C编程语言编写的，并带有Python编程语言绑定。 计算机视觉 -基于C /缓存/核心的计算机视觉库

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萤火虫群智能优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是由K.N.Krishnanand和D.Ghose两位学者在2005年提出的一种通过模拟自然界中萤火虫发光行为而构造出的新型群智能优化算法。它模拟了自然界中萤火虫群中个体通过发光来吸引伙伴或觅食，萤火虫携带荧光素越多，萤火虫越亮，个体的吸引力越强，最终使得大部分萤火虫聚集在最亮的萤火虫所处位置上的这种现象