1.H.264_MPEG-4 Part 10 White Paper 2.Video coding using the H.264 MPEG-4 AVC compression standard 3.Halsted.Press.H.264.And.MPEG-Video.Compression.Video.Coding.For.Next.Generation.Multimedia.eBook-LiB 4.Overview of the H.264_AVC Video Coding Standard.pdf
2024-01-17 19:45:40 5.99MB h264经典学习指南书籍
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经典的KSVD图像字典学习,matlab 代码,有注释,亲测可用
2024-01-17 15:17:32 5.97MB matlab 字典学习
在三维重建时使用,用于将colmap的位姿转化为MVSNet或者PatchatchNet网络所需格式。在深度学习中我们利用我们自己拍摄的照片进行三维重建的时候需要进行数据转换,这个脚本完成这样的功能。
2024-01-17 14:26:49 19KB 三维重建 迁移学习
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Java Deep Learning Essentials 英文版 2016
2024-01-17 11:53:47 6.4MB deep learning 机器学习
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个人自学LIN之后所编写的代码
2024-01-16 15:24:37 6.23MB stm32
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Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。 本教程将介绍Python入门基础教程,包括Python的基本概念、语法规则和常用功能等。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中受益。同时,本教程还提供了一些实用的例子和技巧,帮助读者更好地掌握Python编程。 Python学习笔记,根据作者学习编程的经验和体会整理而成,手把手教你学Python。基于最新的Python版本,零基础带你搭建开发环境,从无到有、从易到难、层层递进,逐步走进Python的世界。既有详细的知识点介绍,又有通俗易懂的典型案例分析,还有从无到有的代码实践,让你看得懂、学得会、做得出。跟着视频讲解能够即学即练即用,真正的将学习落到实处,提升编程技能。 Python语法总结(完整版)文档主要是基于唐宇迪python快速入门课程中整理的语法总结,共计14页,基本包含了python入门和机器学习需要的基本语法。文档适合有其他例如C/C++,JAVA语言基础想快速入门python的学习者,也适合python考试的知识点提要,尤其适合需要使用python但是不想花费大量时间去读书看视频的同学!
2024-01-16 10:54:15 29.92MB python
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总结的Python基础知识点汇总,包含变量及数据类型、序列及通用操作、字典、条件及循环语句、函数、模块与包等内容,包含相应的代码实例可供运行,欢迎下载学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2024-01-16 09:21:29 331KB Python 编程语言 学习资料
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本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据,构建天气数据分析与预测系统,实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较, 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。
2024-01-16 00:02:15 58B 机器学习 数据分析 网络爬虫 Python
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为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。
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小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型.近年来在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力。
2024-01-15 16:22:26 727KB 小样本学习
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