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图像解码之一——使用libjpeg解码jpeg图片1
2、初始化解码对象 要使用libjpeg解码jpeg数据,这步是必须要做的 4、读取jpeg文件的头信息 这个和初始化解码对象一样,是必须要调用的,
2024-05-30 17:04:21
22KB
嵌入式硬件
数据结构
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基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出
1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出
2024-05-30 16:04:10
61KB
matlab
支持向量机
粒子群优化
1
2022年智慧化工厂安全监管监测大数据平台建设方案-智慧化工园区安监大数据平台建设方案完整版.pptx
2022年智慧化工厂安全监管监测大数据平台建设方案-智慧化工园区安监大数据平台建设方案完整版.pptx
2024-05-30 15:46:41
11.81MB
1
阈值分割源码matlab-abd-skin-segmentation:在新颖的腹部数据集上进行皮肤分割的深度学习技术。作为自主机器人超声系统开
阈值分割源码matlab 用于新型腹部数据集的皮肤分割的深度学习技术 介绍 该存储库提供了[]中研究的皮肤分割方法的代码,主要是Mask-RCNN,U-Net,全连接网络和用于阈值化的MATLAB脚本。 该算法主要是为了使用RGB图像对创伤患者进行腹部皮肤分割而开发的,这是正在进行的研究工作的一部分,该研究工作旨在开发用于创伤评估的自主机器人[] []。 机器人腹部超声系统具有摄像头查看的腹部区域,以及相应的分段式皮肤面罩。 腹部皮肤数据集的信息 该数据集包含从Google图像搜索在线检索的1,400幅腹部图像,这些图像随后进行了手动分段。 选择图像以保留不同种族的多样性,从而防止分割算法中的间接种族偏见; 700张图像代表肤色较深的人,其中包括非洲,印度和西班牙裔群体,而700张图像代表肤色较浅的人,例如高加索人和亚洲裔群体。 总共选择了400张图像来代表体重指数较高的人,在明亮和黑暗类别之间平均分配。 在数据集准备中,还考虑了个人之间的差异,例如头发和纹身的覆盖范围,以及阴影等外部差异。 图片尺寸为227x227像素。 皮肤像素占整个像素数据的66%,每个单个图像的平均值为54.4
2024-05-30 11:29:55
81.38MB
系统开源
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k4b8g1646d-myk0.pdf
k4b8g1646d-myk0数据手册。 不要积分,如果哪天系统自动设置了积分,联系我重新上传。 不要积分,如果哪天系统自动设置了积分,联系我重新上传。
2024-05-30 10:36:08
1.93MB
k4b8g1646d-myk0
数据手册
1
贝叶斯稳健混合模型:用于聚类具有噪声、异常值和缺失值的实值数据的 MatLab 对象-matlab开发
BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析,即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式,参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数,该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据,以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用,请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题,请随时直接与我联系。 指示: 下载此提交后,在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。
2024-05-29 20:06:30
16KB
matlab
1
shinebookshop_网上书店数据库SQL文件(含数据)_
网上书店SQL文件,里面以及包含数据以及两个视图,支持的数据库为mysql5.0及以上
2024-05-29 18:35:21
27KB
基于App Inventor2的车辆管理APP设计.pdf
基于App Inventor2的车辆管理APP设计.pdf
2024-05-29 18:25:03
868KB
APP
应用开发
数据分析
参考文献
水果图像识别数据集约2000多张水果图像包括apple、banana、grape、orange、pear
数据集中约包含2000+张水果图像,一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下,五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性,我们从多个来源收集了水果图像,并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中,我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡, 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外,为了验证模型的泛化能力,我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal,以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中,我们力求保证图像的质量和多样性,以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础,同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源
2024-05-29 17:32:30
166.24MB
数据集
图像分类
水果识别
机器学习
1
提取NASA数据集容量(自写)
提取NASA数据集B0005,B0006,B0007,B00018,B00025,B00026,B00027,B00028容量
2024-05-29 10:42:25
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数据集
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