本书系统的介绍了雷达跟踪技术中所采用的卡尔曼滤波这种信号处理技术。

电影推荐系统 推荐系统（Java，Apache Spark） 在电影镜头1M数据集上使用Apache Spark的交替最小二乘（ALS）算法实施（来自6000名用户的4000个电影的100万评级）实现了协同过滤–模型预测的均方误差（MSE）为0.72，每个用户10条电影推荐。

数字图像处理，matlab代码，实现同态滤波，在频域中同时进行图像对比度增强和压缩图像亮度范围的滤波方法。

matlab最简单的代码双边过滤 =================== 对图像应用双边过滤 概述 双边滤波器是一种非线性滤波器，可以在不对边缘进行平滑的情况下进行空间平均。 在已使用它的其他各种环境中，例如纹理编辑，补光，色调管理和光流估计，该技术已被证明是一种有效的图像去噪技术。 应用双边滤波器的一个重要问题是滤波器参数的选择，这会严重影响结果。 在该存储库中，简要介绍了双边过滤的工作原理，并提供了一些利用双边过滤的应用示例，尤其是图像降噪。 此外，将详细说明该过滤器的实现。 介绍 双边滤波器也许是显式加权平均滤波器中最简单，最直观的一种。 它将每个像素处的滤波输出计算为相邻像素的平均值，并由空间距离和强度距离的高斯加权。 双边滤镜在保留边缘的同时使图像平滑。 因此，双边过滤的基本思想是在图像范围内完成传统过滤器在其范围内所做的工作。 与传统滤镜类似，定义了范围滤镜，以对图像值求平均，这些权值取决于图像强度或颜色，并随相异性而衰减。 然后将范围过滤和域过滤结合在一起。 执行 双边过滤的代码在Matlab上实现。 该过滤器既适用于灰度图像，也适用于彩色图像。 首先，在指定窗口内的输入

基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

Bilateral Texture Filtering论文算法：基于MS2013集成开发环境&&opencv3.0实现！

用于表格数据的GAN 我们深知GAN在现实图像生成方面的成功。 但是，它们可以应用于表格数据生成。 我们将回顾和研究有关表格式GAN的最新论文。 Arxiv文章： 中等职位： 如何使用图书馆 安装： pip install tabgan 要生成新数据以通过采样进行训练，然后通过对抗性训练进行过滤，请调用GANGenerator().generate_data_pipe ： from tabgan . sampler import OriginalGenerator , GANGenerator import pandas as pd import numpy as np # random input data train = pd . DataFrame ( np . random . randint ( - 10 , 150 , size = ( 50 , 4 )), col

本系统在ANT下可以直接运行,在Myeclipse平台到网页上运行的代码在http://download.csdn.net/source/3386479 上下载 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一

matlab离散傅里叶变换平滑代码Matlab_2D_DFT_Image_Filtering Matlab中输入图像f（x，y）的离散傅立叶变换F（u，v）实现。 在这个项目中，我们被要求对大小为M N的输入图像f（x，y）进行离散傅里叶变换F（u，v），然后将理想的低通滤波器H（u，v）应用于平滑图像。 首先，我们需要对原始图像进行零填充以生成大小为P Q的新图像，其中P = 2M-1和Q = 2N-1，然后将原始图像乘以（-1）^（x + y），以便F（u，v）的低频位于我们域的中心。 该存储库包括项目的源代码（Matlab）。

这项工作基于开放硬件开发板的数字系统的设计和实现，该开发板适用于心率估计。