存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效，可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时，此测试比 Kendall Seasonal 更准确（除非考虑了序列依赖性？请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节，第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法： [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入： datain(:,1) = 年份（例如 1999） datain(:,2) = 季节（例如 1 到 12） datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试（例如 0.05） 输出： T = Sen

Python 实现LSB算法进行信息隐藏 包含空域与变换域 JPEG信息隐藏算法 对PDF文件进行信息隐藏 基于卷积神经网络的隐写分析 Matlab SRM、SCA隐写分析• 空域编码是指在图像空间域进行编码，也就是直接针对图像像素进行编码 • 对像素进行编码，如 LSB 算法，主要有下面两种方式 ◦ 光栅格式 ◦ 调色板格式 GIF(graphics interchange format) • 一个图像编码标准往往包括多类编码方法，一个图像仅仅是其一类方法的实例。例如，常见的 BMP（Bitmap）、 TIFF（ Tagged Image File Format）、 PNG（Portable Network Graphics）均支持光栅格式与调色板格式编码，对这两种格式 编码分别又支持多种具体编码方法 LSB 隐写算法 --- • LSB 隐写是最基础、最简单的隐写方法，具有容量大、嵌入速度快、对载体图像质量影响小的特点 • LSB 的大意就是最低比特位隐写。我们将深度为 8 的 BMP 图像，分为 8 个二值平面（位平面），我们将待嵌入的信息（info）直接写到最低

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的

canvas是css3的新特性，但是IE不支持canvas，所以我们需要用到excanvas.js来解决IE的兼容问题

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习

FCOLSHIFT 在列维度上按向量 s 进行分数循环移位。 y = fcolshift(X, S) 其中 X 是 M 行 x N 列的二维矩阵。 S 是长度为 N 的向量。该函数将矩阵 X 的第 i 列循环移位等于 s[i] 个像素的量。 由 Francois Bouffard 在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7886-fshift 上首次实现的 fshift 扩展而来 例子： X = [ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]； % 输入矩阵S = [1 -2 0] % 要执行的移位量。 是 = 7 8 3 1 2 6 4 5 9 基于 Francois Bouffard 对 fshift 的首次实现。 作者：Tan H. Nguyen - 麻省理工学院。 请向 thnguyn@mit.edu 报告错误

341 5.1 线性最小二乘问题的解法

提出一种多PKG环境下无双线性对的基于身份AKA协议，且在随机预言模型下，将协议的安全性证明规约到标准的计算性CDH假设。提出了相应的基于身份XCR与DCR签名体制，通过对两处体制进行安全性证明，实现对新协议的安全性证明。通过与已有协议的相关性能比较体现了新协议的优点。

Multi-Stage Pose Network

em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：