框架：tensorflow2 代码：python 实验任务：分类任务 实验数据：分好类在同一目录下的不同文件夹数据

npmgraph.an 显示了npm包的依赖关系图。 屏幕截图 默认视图： 响应视图： 3D视图： 怎么做的？ + + =>=> 该网站完全托管在。 npm数据来自registry.npmjs.cf ，由实时收集。 对于CSS样式我使用和。 npm岩石 此应用程序的所有模块均由npm提供。 当地发展 git clone https://github.com/anvaka/npmgraph.an.git cd npmgraph.an npm i npm start 这应该启动本地开发服务器并提供npm可视化。 其他的项目 在这里，我将尝试列出可视化npm的其他项目。 https://npm.broofa.com/-使用直接非循环图布局算法绘制依赖图。 galaxy -npm软件包的3D银河模拟器。 如果您想在这里看到其他项目，请给我发送请求或提示。 执照

Matlab代码sqrt DistMesh-适用于MATLAB的简单网格生成器 关于DistMesh DistMesh是一个简单的MATLAB和代码，用于自动生成非结构化2D三角形和3D四面体体积网格。 该存储库包含一个经过稍微修改，合并和重构的DistMesh版本，也可以从图形用户界面（GUI）与FEATool Multiphysics Octave和一起使用。 请注意，以及中的DistMesh版本的Julia实现也可用。 描述 DistMesh算法是由麻省理工学院数学系的Per-Olof Persson和Gilbert Strang发明的。 原始DistMesh方法和MATLAB网格生成代码的详细说明可以在SIAM评论论文和下面链接的其他参考文献中找到。 DistMesh算法的简单性是由于使用了有符号的距离函数（水平集）来指定和描述要划分网格的域，几何形状和区域。 距离函数指定从空间中任何点到域边界的最短距离，其中该函数的符号在区域外为正，内部为负，边界为零。 此定义用于识别点是否位于几何图形之内或之外。 此外，距离函数的梯度指向边界方向，从而可以将外部的点有效地移回到域中。 一个

RRT*、RRT-connect、lazy RRT 和 RRT extend 已针对具有可视化的 2d 和 3d c 空间实现

该程序可以将 2D 或 3D 阵列写入单波段或多波段 GeoTIFF 文件。 有关更多信息和示例，请访问： http://research.baycrest.org/~jimmy/geotiffwrite 或输入：help geotiffwrite MATLAB 的 Mapping Toolbox 只提供了“geotiffread”函数，但没有“geotiffwrite”函数（注）。 这是将 2D 或 3D 数组写入单波段或多波段 GeoTIFF 文件的 MATLAB 程序，其中数据可以是 1 位单色数据（即二进制或双电平）、8 位无符号整数、16 位有符号 /无符号整数、32 位有符号整数或 32 位浮点数。 注意：从 R2011a 版本开始，MATLAB 也提供了自己的“geotiffwrite”函数（ http://www.mathworks.com/help/toolbox/

主成分分析的matlab代码实现(2D)^2FPCA 基于(2D)^2FPCA的手指静脉识别算法的Matlab实现 关于 (2D)^2FPCA 双向二维Fisher主成分分析（（2D）^2FPCA）是机器学习中降维算法的改进版本。 通过结合PCA和FLD算法，达到降维的目的。 问题 (2D)^2FPCA算法用于完成指静脉图像的降维，并对图像进行分类识别。 算法 对于图片先在列方向使用2DPCA，然后在行方向使用2DFLD。 以下示意图。 算法训练过程如下： 算法测试过程如下： 算法实现 这是我2019年5月完成的代码，算法程序用Matlab语言编写，运行(2D)^2FPCA.m文件。 注意：需要在代码中修改数据集读取位置。 实验 我在实验中尝试了算法在不同特征维度下的识别效率，希望能找到最好的特征映射维度。 具体实验结果如下： 参考 [1] 余成波，秦华锋．生物特征识别技术:手指静脉识别技术[M].清华大学出版社，2009. [2] 王杰，李海，王刚，等。 基于(2D)2FPCA的静脉识别[J]. 国际信号处理、图像处理和模式识别杂志，2013 年，6(4)：323-332。

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