收集地球-增强视觉解释 什么是收集地球？ 收集地球是一种工具，可通过Google Earth进行数据收集。 结合Google Earth，Bing Maps和Google Earth Engine，用户可以出于多种目的分析高分辨率和超高分辨率的卫星图像，包括： 支持多阶段国家森林清单 土地利用，土地利用变化和林业（LULUCF）评估 监测农业用地和市区 验证现有地图 收集空间明确的社会经济数据 量化毁林，重新造林和荒漠化 它的用户友好性和平滑的学习曲线使其成为执行快速，准确和具有成本效益的评估的理想工具。 它可以针对特定的数据收集需求和方法进行高度自定义。 通过“收集地球”收集的数据可以导出为常用格式，也可以导出到Saiku（一种有助于数据分析的工具）。 在哪里下载安装程序！ 如果您对代码不感兴趣，而对“收集地球”功能感兴趣，则可能需要立即运行它！ 然后直接在此处下载安装程序。 有

图像增强频域滤波matlab代码数字图像处理技术 使用 Matlab 创建的数字图像处理技术 空间和频域滤波 本节涉及在空间和频域中用于图像处理的不同滤波方法的实现。 低光图像对比度增强 本节涉及用于低光图像图像处理的对比度增强技术的实现。 形态学图像处理 本节涉及用于图像处理的不同形态学技术的实现。 连通分量方法是从头开始编码的。

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

Keras数据加载与增强源码

最近因为与深度学习结合，解决海量数据的泛化问题，取得了让⼈印象深刻 的成果。包括 DeepMind 的⾃动学习玩 ATARI 游戏，以及 AlphaGo 在围棋⼤赛中 战胜世界冠军等，其背后的强⼤武器就是深度强化学习技术。相对于 DeepMind 和学术界看重强化学习的前沿研究，阿⾥巴巴则将重点放在推动强化学习技术 输出及商业应⽤。在阿⾥移动电商平台中，⼈机交互的便捷，碎⽚化使⽤的普 遍性，页⾯切换的串⾏化，⽤户轨迹的可跟踪性等都要求我们的系统能够对变 幻莫测的⽤户⾏为以及瞬息万变的外部环境进⾏完整地建模。平台作为信息的 载体，需要在与消费者的互动过程中，根据对消费者（环境）的理解，及时调整 提供信息（商品、客服机器⼈的回答、路径选择等）的策略，从⽽最⼤化过程累 积收益（消费者在平台上的使⽤体验）。基于监督学习⽅式的信息提供⼿段，缺 少有效的探索能⼒，系统倾向于给消费者推送曾经发⽣过⾏为的信息单元（商 品、店铺或问题答案）。⽽强化学习作为⼀种有效的基于⽤户与系统交互过程建 模和最⼤化过程累积收益的学习⽅法，在⼀些阿⾥具体的业务场景中进⾏了很 好的实践并得到⼤规模应⽤。

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MFC增强型进度条类，功能齐全，类型丰富，应用非常简单

国威-10D-增强型-功能及图分享.pdf

文化传媒行业研究框架：行业稳步发展，龙头优势持续增强.pdf

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