Xshinnosuke_cpp是xshinnosuke的cpp版本。 XShinnosuke_cpp：深度学习框架Xshinnosuke_cpp是xshinnosuke的cpp版本。 由于xshinnosuke_cpp选择Eigen作为矩阵后端，并且Eigen仅支持Array和Matrix，换句话说，Eigen中的数据小于3维，因此xshinnosuke_cpp仅支持二维数据的运算，例如Linear（Pytorch中的Linear（线性）或Dense）在Keras中），relu，Sigmoid，批处理规范化等。有关更多功能或图层的详细信息，例如Conv2D，max_pool2d，嵌入，lstm等

兰化 基于 OSM 方式（道路）创建偏移 GeoJSON LineString 特征（车道） 安装 npm install laneify 示例用法 鉴于一些开放街道地图 GeoJSON 方式功能： var laneify = require ( 'laneify' ) var offset = 1 // The geographical distance to offset by (in WGS84 coordinate space) var road = require ( './validGeoJSONWay.json' ) var lanes = laneify . split ( road , { laneOffset : offset } ) 限制公路类型 您可以指定只想拆分的特定 OSM 高速公路类型： var lanes = laneify . split ( r

本文采用SPI指数对某地区地区干旱情况进行时空分析 SPI指数是McKee等在评估美国科罗拉多州干旱状况时提出的。对于某一地区而言,确定时间段内的降水量一般呈规律性的波动变化。基于这个事实,认为某一地区确定时间段内的降水量若比该时间段内多年平均降水量(可以认为是正常降水量)偏少到一定程度,就认为该地区该时段发生了干旱;反之﹐若偏多到一定程度﹐则发生洪涝。假定降水量的变化服从gamma分布,运用数学方法将降水量的累计频率分布转化为标准正态分布﹐最后求得SPI。SPI指数具有无量纲﹑标准化的特点﹐能够比较不同地区、不同时段的降水水平,可较好地反映干旱强度和持续时间。SPI指数具有多时间尺度的优势,不仅可以反映短时间尺度内降水量的变化，也可以反映长时间尺度的水资源演变情况。本文计算了1个月、3个月、6个月和12个月的SPI值﹐分别用SPI,SPI3.SPI6和 SPI12代表。

一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵 % enveEn：包络熵

十分详细，适合新手学习

提出了一种基于Hessian特征的视网膜血管图像的增强滤波算法，分析了Hessian特征值对各类形状的抑制和加强作用，将Hessian矩阵的特征值与特征向量应用于视网膜血管特征的响应函数及形态学和非线性扩散处理的各个环节，并选择合理的尺度空间范围和尺度空间增量，调节因子而平滑非线状区域和锐化增强血管区域，本文算法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。

由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比，本文算法能够更充分地提取局部信息，进一步提高三维点云模型分类的准确率

摘要：在实际指纹库中，通过统计表明无法得到理想的双峰阈值，指纹的直方图普遍具有单峰的特点，并且阈值的变化会直接影响到指纹特征数量的保持度。即使在二值化前进行预处理时选择了较好的阈值，通过比较也可以看出图像增强中出现的新特征点，特别是错误的特征点仍然会影响到指纹识别。因此二值化方法对指纹特征是有影响的，且影响的程度是依据评定的方法而有所不同的。

求实对称矩阵的特征值及特征向量的雅格比法 //利用雅格比(Jacobi)方法求实对称矩阵的全部特征值及特征向量

VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。 相关系数介绍 相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)