正面化 该代码在给定地标的情况下实现了人脸正面化方法。这是python代码，是对以下matlab代码的重新实现： : Tal Hassner，Shai Harel *，Eran Paz *和Roee Enbar，无约束图像中的有效人脸正面化，IEEE Con​​f。 计算机视觉和模式识别（CVPR），波士顿，2015年6月。算法学分属于他们。 我实现它是因为我不喜欢阅读matlab代码-您为了使代码运行，您需要： 编译dlib python代码： ://dlib.net/ 从以下位置下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件： : 安装python依赖项

编写算法判别给定二叉树是否为完全二叉树(层次遍历).doc.doc

问题陈述链接： https : //drive.google.com/file/d/1DRszQCB2Z9FbnSFphdNvpFn4Y1d98ZSw/view?usp=sharing

我为给定的年历编写了轨道形成代码，绘制了地面跟踪，并制作了 Gdop。 我还为给定位置的卫星可见性制定了逻辑。 你可以在 Gdop 文件中找到它。 要正确运行程序，您需要下载 zip 文件并将其解压缩并打开 .....open_only_this.m 文件以执行程序

问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义

自从我知道数独游戏以来，我就对数独上瘾了，我几乎每天都在手机上玩这个游戏。 然而，有时我试图解决的难题非常困难，因为我需要在某个时候“猜测”一个值。 为了消除沮丧，我制作了SudokuSolver.m来解决任何给定的Sudoku难题。 这个 m 文件包含随机猜测方案，因此，当给它一个空的数独谜题时，它会解决它，结果，它会生成一个随机数独谜题。 之后，另一个 m 文件 Sudoku.m 被用来生成 SudokuSolver.m 的用户界面。

UPGMA 目的：在FASTA文件中给定n个DNA序列，即2 <n <25，使用UPGMA算法实现“指南树构建”。 输出将以Newick树格式（ ）。 buildUPGMA.py buildUPGMA.py是执行UPGMA算法并为给定序列输出指导树的程序。 安装 buildUPGMA.py使用Python 3标准库。 如果您以前安装过Python 3，则不需要其他软件包。 否则，您可以从“ ”安装Python 3。 确保为操作系统选择了适当的发行版。 用法 您可以使用终端运行该程序。 语法： “ python buildUPGMA.py --fasta sequence.fasta --gap $ {gap_penalty} --match $ {match_score} --mismatch $ {mismatch_penalty} --out sequence.tree”

这是应用信任区域最小化方案时的椭圆拟合版本。 最准确和稳健的拟合可最大限度地减少从观察点到拟合曲线的几何（正交）距离。 信任区域算法需要计算距离及其相对于椭圆参数的导数。 所以这个方法是通过使用隐式微分进行计算而产生的雅可比矩阵。 用法：[ParG,RSS,iters] = TR_ellipse(XY,ParGIni,DeltaIni) 子函数： Residuals_ellipse（来自之前提交的），JmatrixLMG（包含在主函数中） 输入： XY：给定点 i=1 to n ParGIni = [中心（1：2），轴（1：2），角度]' DeltaIni：信任区域的初始大小（这是可选的；如果缺少，TR将其设置为1） 输出： ParG：找到的椭圆的参数向量RSS：Residual Sum of Squares（距离的平方和） iters：迭代次

本文实例讲述了Python针对给定字符串求解所有子序列是否为回文序列的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题： 给定一个字符串，得到所有的子序列，判断是否为回文序列 思路： 对字符串遍历切片即可 下面是具体实现： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''''' __AUthor__:沂水寒城 功能：对指定字符串寻找所有回文子序列 ''' def is_huiwen(one_str_list): ''''' 输入一个字符串列表，判断是否为回文序列 ''' if len(one_str_list)==1: retu

给定传递函数 G，脚本使用矩匹配技术计算系统的近似降阶模型。 如果R=Pade_Approximation(G,r) 如果 G 的幂级数展开是G=c0+c1*s+c2*s^2+...+c_(2r)s^(2r)+c_(2r+1)s^(2r+1)+... 然后 R 的将是R=c0+c1*s+c2*s^2+...+c_(2r)s^(2r)+..... 两个系列的前2r个系数都匹配。