关联规则算法及度量方法研究.pdf

COSMIC 软件度量数据仓库软件规模度量指南

多元时间序列 (MTS) 数据集广泛存在于众多领域，包括医疗保健、多媒体、金融和生物识别。 由于MTS是许多计算机视觉和模式识别应用中的重要元素，因此如何准确地对MTS进行分类已成为研究的热点。 在代码中，我们为 MTS 分类提出了基于马氏距离的动态时间规整 (MDDTW) 度量。 Mahalanobis 距离在每个变量与其对应的类别之间建立了准确的关系。 它用于计算 MTS 中​​向量之间的局部距离。 然后我们使用动态时间扭曲 (DTW) 来对齐那些不同步或长度不同的 MTS。 同时，我们使用基于 LogDet 散度的三元组约束（LDMLT）模型来学习具有高精度和鲁棒性的 Mahalanobis 矩阵。 此外，我们还演示了代码在 MTS 数据“JapaneseVowels”上的性能。

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

萧田国-权威解读DevOps标准体系及能力成熟度模型-发布版； 研发运营一体化（DevOps ）能力成熟度模型征求意见稿（完整版带目录）； 研发运营一体化DevOps能力成熟度模型评估(完整版)。

Eclipse 指标插件 这是开源 Eclipse 指标插件的自定义版本。 有关评估 Java 程序的面向对象设计指标 (MOOD) 的论文构成了这些指标的基础。 自定义指标列表 设计尺寸——类数 Hierarchies – 类层次结构的数量 抽象 - 类的平均祖先数 封装——私有属性/总属性的比例 耦合——传递消息或共享属性的类的数量 Cohesion – 类中方法参数的交集与类中所有参数的比率 组合 - 类型为用户定义类的数据声明的数量 继承 - 类继承的方法数与类中方法可访问的方法总数的比率 多态性——表现出多态行为的方法的数量 消息传递 - 类中公共方法的数量 复杂性——一个类中定义的方法数量 作者 弗兰克·绍尔 比斯特 执照 版权所有 (c) 2003 弗兰克绍尔。 版权所有。 根据 CPL 1.0（通用公共许可证版本 1.0）获得许可。 上述许可也适用于所有修改。

检索图像问题的一般解法 DeepEmbedding空间使用第一个搜索空间研究（DeepMetric）深度哈希（DeepHash）的空间映射函数，将空间空间的学习映射到低维嵌入引擎的空间映射函数。抽取特征，即本次实验研究的第二个问题，第二个问题为特征搜索问题 关于本项目的使用 1.下载相应训练的数据集 2.采用不同的损失类型对模型进行运行train cub200模型 nohup python train_mx_ebay_margin.py --gpus=1 --batch-k=5 --use_viz --epochs=30 --use_pretrained --steps=12,16,20,24 --name=CUB_200_2011 --save-model-prefix=cub200 > mycub200.out 2>&1 & 运行火车 stanford_online_product nohup python train_mx_ebay_margin.py --batch-k=2 --batch-size=80 --use_pretrained --use_viz --gpus

Java软件度量源代码文档资料

阐述了最长公共子序列算法在程序代码结构相似度度量中的应用，列举了两种计算最优值和一种获取最长公共标识符子序列的算法。根据最优值得到结构相似度值，进而可以查找出结构相似程序对。最后探讨了程序代码相似度的实际应用。

软件各维度度量指标包含自动计算公式和图表分析