从零开始的高斯混合模型 算法类型：聚类算法使用的数据集：从sklearn导入的虹膜数据集 最终集群的输出 要求： Jupyter笔记本或Google Colab 库： 熊猫： ： numpy： ：//numpy.org/install/ Matplotlib： ：//matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn： ://scikit-learn.org/stable/install.html scipy： ：//pypi.org/project/scipy/ 涉及的步骤： 对于Google Colab： 在任何浏览器上打开google colab。 在Google Colab中上传文件“ 19BCE1328_Gaussian混合物模型”。 运行笔记本中的所有单元并查看输出。 参见图以可视化最终结果。 对于Jup

身份验证建立身份，是证明凭证与所有者关联正确性的过程。 现在，大多数应用程序都需要身份验证。 基于文本的密码通常用于身份验证。 然而，通过基于文本的密码提供安全性有些不受欢迎。 图形密码身份验证 (GPA) 是替代文本密码以增强安全性的替代方法。 GPA 的动机是图像比文本密码更容易记住。 本文利用图像转换的概念，提出了一种新的混合图形认证模型，该模型侧重于基于图像点击和文本密码选择。 对于每个图像，所提出的模型中考虑了三种类型的变换，例如正常图像、镜像和移位图像。 即使对于密码，也基于登录会话时显示的图像转换应用这三种类型的转换。 开发所提出的模型的目的是通过结合图像转换和基于转换后的图像更改密码的原理来提供安全性和可用性。 每个转换图像的密码的根本变化加强了所提出的混合图形认证系统的安全性，并且还提供了对肩冲浪攻击、猜测攻击等的抵抗力。

浙江大学数模混合仿真课件，深度讲解了Cadence的Ultrasim、Spectre、Spectre-Verilog仿真工具的用法，非常好的数模混合仿真教材。目前市面上相关资料特别少，值得推荐。

基于因子化条件受限玻尔兹曼机的混合推荐方法

旅行商问题（TSP）是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题，提出一种蚁群与粒子群混合算法（HAPA）。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群，然后把蚂蚁子群的参数作为粒子，通过粒子群算法来优化蚂蚁子群的参数，并在蚂蚁子群中引入了信息素交换操作。实验结果表明，HAPA在求解TSP问题中比传统算法和同类算法更具优越性。

为了获得浙江省多气源混合天然气管网中未安装气质测定设备的那些地方的有关气质信息，以各管道供气入口测定的气质数据为基础，利用流体仿真软件Fluent，以浙江省天然气一期主干线线路管网规划图为依据，建立大规模长输管道管网仿真模型，采用二维单精度解算器、标准k-ε湍流模拟方程、压力基密度求解器和组分输运(species transport)模型，对管网中天然气混合情况进行稳态模拟计算，获得管网出口天然气各组分的质量分数，取仿真结果与实测采集到的数据进行比对，为安装气质测定设备――气相色谱仪的布点提供了依据．

要遍历代码并获得详尽的描述，请参阅 A. Meucci - Afully Integrated Liquidity and Market Risk Model，金融分析师期刊，68, 6, 35-47 (2012)。 最新版本的文章和代码可从http://symmys.com/node/350 获得

英数混合验证码识别源码

以opencv驱动摄像头, 并处理图像, 将结果传递给C#, 不涉及图像数据Mat的传递. 工程主体为C#, 封装opencv为dll, 进行调用. 开发环境用VS2019。详情见博客：https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103189745

MATLAB用拟合出的代码绘图mvmdist Matlab软件包，用于使用冯·米塞斯分布的混合对圆形数据进行概率建模。 该软件包提供了一个基于类的接口，类似于MATLAB的内置函数。 有关循环概率分布（尤其是冯·米塞斯混合模型）的更多信息，这些论文对一般概念进行了全面概述： 安装 克隆或下载此存储库，然后将其添加到您的MATLAB搜索路径中。 通过浏览到MATLAB中的该目录并mex sampleVonMisesMex.c运行mex sampleVonMisesMex.c ，来编译位于@VonMisesMixture/private的* .mex文件。 例子 建立冯·米塞斯混合模型 以下代码创建具有两个混合成分的von Mises混合模型。 p = [ 0.5 ; 0.5 ]; % Mixture weights. mu = [- pi / 2 ; pi / 2 ]; % Component means. kappa = [ 5 ; 10 ]; % Concentration parameters of components. vmm = VonMisesMixture(p, mu,