为了提高支持向量机求解大规模问题的训练速度，提出了一种新的工作集选择策略——预备工作集策略：在SMO中，利用可行方向策略提取最大违反对的同时，从核缓存cache中提取违反KKT条件程度最大的一系列样本组成预备工作集，为此后历次SMO迭代优化提供工作集。该方法提高了核缓存的命中率，减少了工作集选择的代价。理论分析和实验结果表明，预备工作集策略能够很好地胜任待优化的工作集，加快了支持向量机求解大规模问题的训练速度。

crp matlab代码杏仁核分离RQA 用于基于用递归量化分析 (rqa) 量化的信号动态进行杏仁核分割的代码 代码的第一部分位于“RQAmatlab”文件夹中，需要 CRP 工具箱。 Marwan et al., (2007): MARWAN, N.: Cross Recurrence Plot Toolbox for MATLAB:registered:, Ver. 5.22 (R32.4) 和 Richardson 等人的 rqatoolbox，（2013 年）。 主要功能是performRQA 代码的第二部分需要适用于 Python 3.6 或更高版本的 Anaconda Jupyter Notebook。 MARWAN, N., Romano, MC, Thiel, M., Kurths, J.：复杂系统分析的递归图，物理报告，438(5-6)，2007，237-329。 Richardson, MJ, Dale, R., & Marsh, KL (2013)。 社会和人格心理学中的复杂动力系统。 在 HT Reis 和 CM Judd（编辑），社会和人格心理学研究方法手册（第 2 版，第 25

局部自适应回归核lark算法的c++实现，包括核计算，pca，以及频域相关，相对于原始算法实现利用频域相关代替时域相关，大大提高了计算效率 linux下320*320分辨率运行时间120ms左右

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核密度非参数估计的matlab代码Non_Parametric_Kernel_Density_Estimation 我们建议使用基于核密度估计 (KDE) 的方法进行分类。 这种非参数方法本质上以一种有原则的方式为每个类提供了成员资格的可能性。 该实现用于： [1] MU Ghani、F. Mesadi、SD Kanik、AO Argunsah、A. Hobbiss、I. Israely、D. Unay、T. Tasdizen 和 M. Cetin，“基于树突棘分类的形状和外观特征”，Journal of神经科学方法。 任何使用此代码的论文都应相应地引用 [1]。 该软件已经在Matlab R2013b下进行了测试。 解压压缩文件后，启动Matlab，然后可以在根目录下运行“KDE_JNeuMeth.m”。 如果报告错误，则您可能没有以下某些 MATLAB 工具箱。 请确保您已正确安装以下 MATLAB 工具箱： 统计和机器学习工具箱 生物信息学工具箱 如果您仍然有问题，您可以给我发电子邮件，或者我会尽力提供帮助。 照原样，该代码使用基于析取法线形状模型 (DNSM) 和定向梯度直方图

辛苦搞到一批RX 460开核的BIOS。RX460为14nm的Polaris 11核心，但并不完整，只有14组CU（896个流处理器），成功通过刷新固件升级，可以解锁RX 460 P11核心隐藏的2组CU，结果性能暴增了12.5%。

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