pyimagesearch的Keras Multiple Inputs and Mixed Data代码复现，包括数据集和模型

数据融合matlab代码无监督多核学习 这是一种用于降低维数的无监督多核学习（U-MKL）的实现，它基于Lin等人（）的有监督MKL技术。 通过结合基于特征的内核，它可以最佳地融合异构信息并加权每个输入对最终结果的贡献。 U-MKL处理异构描述符，并将其复杂性降低为简化的低维表示，从而突出了输入数据的主要特征。 可以在Sanchez-Martinez等人的文章中找到更多信息。 （） 引文 使用此代码（或修改版本）的已发表研究报告可能会引用以下文章，该文章描述了用于降维的多核学习方法： 林Y.刘T.和C.Fuh。 多核学习以减少维数。 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，33：1147–1160，2011年。 当前的MATLAB实现在以下内容中有详细介绍： S. Sanchez-Martinez，N。Duchateau，T。Erdei，AG Fraser，BH Bijnens和G. Piella。 通过无监督的多核学习来表征心肌运动模式。 医学图像分析，35：70-82，2017。 数据库 合成的左

Multiple Scattering of Light by Particles: Radiative Transfer and Coherent Backscattering

在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition course.html 标题为“隔离的 TI 数字训练文件，8 kHz 采样，终结点：(isolated_digits_ti_train_endpt.zip)”。 或者您可以直接从这个链接下载训练数据库的 .zip 文件： - 训练数据： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition cours

多视觉几何，牛津大学Andrew教授的经典。第二版原版。值得学习

ScottKnott效应大小差异（ESD）测试（版本3.0，开发分支） Scott-Knott效应量差异（ESD）测试是一种多重比较方法，利用层次聚类将一组治疗平均值（例如均值）划分为统计学上不同的组，差异不可忽略[Tantithamthavorn等，（2018 ） ]。 Scott-Knott检验的另一种方法是考虑组内和组间治疗手段的差异（即效果大小）的大小。 因此，Scott-Knott ESD测试（v2 +）产生了治疗方法的排名，同时确保（1）每组中所有治疗方法的差异幅度可忽略不计； （2）组间治疗差异的大小不可忽略。 与其他多重比较测试相比，建议使用Scott-Knott ESD测试，因为它不会像其他事后测试（例如Nemenyi测试）那样产生重叠的组。 参数ScottKnott ESD测试（在2.0+版本中可用） 参数Scott-Knott ESD测试是一种均值比较方法，该方

本书为NOMA第一本书，有曼彻斯特大学zhiguo ding老师撰写

This classic text on multiple regression is noted for its nonmathematical, applied, and data-analytic approach. Readers profit from its verbal-conceptual exposition and frequent use of examples. The applied emphasis provides clear illustrations of the principles and provides worked examples of the types of applications that are possible. Researchers learn how to specify regression models that directly address their research questions. An overview of the fundamental ideas of multiple regression and a review of bivariate correlation and regression and other elementary statistical concepts provide a strong foundation for understanding the rest of the text. The third edition features an increased emphasis on graphics and the use of confidence intervals and effect size measures, and an accompanying website with data for most of the numerical examples along with the computer code for SPSS, SAS, and SYSTAT, at www.psypress.com/9780805822236 . Applied Multiple Regression serves as both a textbook for graduate students and as a reference tool for researchers in psychology, education, health sciences, communications, business, sociology, political science, anthropology, and economics. An introductory knowledge of statistics is required. Self-standing chapters minimize the need for researchers to refer to previous chapters.

在Extjs4中，下拉多选得以支持，只需要设置Combobox的multiSelect值为true就可以了。但是有一些问题，就是下拉框选值、去除值友好性不高，必须点击下拉框中同样的项，才能选取或去除。 在官网论坛中，发现了一个插件，这个插件是扩展了Combobox多选功能，使得下拉多选更美观、好用。 更多Extjs4信息，请移步 http://www.mhzg.net

计算机视觉经典教程，计算机视觉中的多视图几何，英文原版。