lda分类代码matlab 重度抑郁症的多部位转移分类 “重度抑郁症多部位转移分类”文章核心代码 系统要求 软件要求 该软件包已在 Ubuntu 18.04、Python 3.6 和 Matlab 2009 上进行测试 Python 依赖 本项目主要依赖以下Python堆栈： 火炬 1.4.0 麻木的学习scipy h5py 参数解析操作系统时间警告 用法 1. 对于 GCN 和 GCNSP 模型： 1.1 多站点池化分类请在Linux终端运行： python train_fmridata_MDD_simple.py --method=GCNSP --train_or_test=train --datadir=${datapath} --pretrain_dir=${pretrain_path} --cuda=0 其中，--method 表示使用的模型（GCN 或 GCNSP）。 --train_or_test 表示从头开始训练，或仅基于我们训练过的模型进行测试。 --datadir 是功能连接数据所在的目录。 --pretain_dir 是训练好的模型所在的目录'。 --cuda 表

lda分类代码matlab 怎么跑 所有matlab源代码都在代码文件夹中。 代码文件夹还包含一个文件夹images ，其中包含我选择的所有图像（从 1 到 20）以及文件夹me中我自己拍摄的照片。 1. PCA 在code文件夹中，运行 pca() 它将首先加载图像，然后生成 PC。 它将进行 2D 和 3D 可视化并绘制 3 个特征面。 然后它将图像投影到 40、80 和 200 维，并使用最近邻进行分类。 所有步骤都在代码的注释中进行了描述。 2.LDA 在code文件夹中，运行 lda() 它将首先加载图像，然后生成 LDA。 它将进行 2D 和 3D 可视化。 然后它将图像投影到 2、3 和 9 维，并使用最近邻进行分类。 所有步骤都在代码的注释中进行了描述。 3. 支持向量机 在code文件夹中，运行 [acc_origin, acc_80, acc_200] = svm(C) 它将首先加载图像并使用 SVM 进行分类并输出准确率。 然后它将执行 PCA 以获取 PC。 它将使用 PC 将数据投影到 80 维和 200 维。它将使用 SVM 对这些维数为 80 和 200

matlab代码粒子群算法基于运动的校准 Matlab方法结合运动结构和Levinson方法校准Velodyne相机系统 除了我们自己的方法外，这些脚本还使用以下代码： ICP- 另一个粒子群工具箱- Kabsch算法的实现-

matlab微分方程代码6轴机器人校准算法 这是一种机器人校准算法，用于提高六轴机器人的绝对精度。 我用matlab编写代码。 步骤1.建立DH参数2.使用正向运动学获得机器人末端执行器表达式3.在末端执行器和24 DH参数之间建立微分方程4.模拟结果并带有一些随机位置数据。 模拟如果要查看结果，请先运行ys0101，然后运行ys0101校准。

Matlab代码verilog -------------如何使用此项目----------------- 1.文件结构 RC4 │ .DS_Store │ autorun_test.sh │ git_update.sh │ RC4.qpf │ RC4.qsf │ RC4.qsf.bak │ RC4.qws │ readme.md │ ├───src │ ├───arc1_4_bits_per_clock │ │ ram.v │ │ ram_tb.v │ │ rc4.v │ │ rc4_inst.v │ │ rc4_tb.v │ │ │ ├───arc2_n_bytes_per_clk │ │ ram_new_design.v │ │ rc4_new_design.v │ │ │ └───arc3_16_bits_per_2_clk └───test ├───c │ input.txt │ rc4.cpp │ ├───data │ input.txt │ output.txt │ ├───matlab │ rc4.asv │ rc4.m │ test_case_generater.m

HTMLApp网站 此存储库包含文档网站的源代码。 它使用 ，并托管在： : 。 设置 在website目录中运行yarn install 。 可以使用yarn start从website目录本地运行该站点。 将站点构建为静态资产是通过yarn build完成的，并在website/build/html-app-docs生成静态文件。 Netlify会在主分支更改时自动触发部署。

matlab贪婪算法代码使用强化学习进行内容缓存 众所周知，无线移动终端网络中的最佳数据分配问题即使对于少量的文件和终端（NP-Hard）也是难以解决的。 该存储库包含在 IEEE Xplore: Distributed Caching based on Decentralized Learning Automata 中发表的工作代码。 问题 简单地说，文件放置问题或“缓存问题”出现在我们想要在每个位置最多 C 个对象的 H 位置中找到 F 个对象的最佳放置时。 最优指的是最小化某种成本函数的分配，在这种情况下是网络中的延迟。 尝试所有可能的对象组合和排列（“蛮力”或“穷举搜索”方法）对于少量对象很快变得不可行。 解决方案 有很多方法可以解决缓存问题的次优解决方案。 我们提出了一个受到独立玩家游戏（学习自动机）的启发，他们采取行动并感知彼此的选择，以了解他们的策略是否好。 由于不需要对玩家的选择进行评分的中心化实体，因此这种方法具有高度的可扩展性。 在模拟的嘈杂环境下，我们的算法接近贪婪策略的性能，其中每个玩家都最小化他们的成本函数。 我们提出了一种离散广义追踪算法（DGPA 贡献 基

国际跳棋java源码UTD荣誉承诺 “作为彗星，我保证我所做的一切都诚实、正直和服务。” 如何使用国际汇票申请 基本信息 该程序的用户界面是控制台驱动的。 国际选秀 (ID) 板是一个 10 x 10 平方的二维游戏台面。 每个玩家总共有 20 个棋子可供他们支配，在游戏开始时，棋盘上总共有 40 个游戏棋子（20 个白子和 20 个黑子）。 下面提供了初始状态下的电路板打印示例。 请注意，游戏中会显示“行”和“列”标签以供玩家帮助。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <-- Columns 0 - W - W - W - W - W 1 W - W - W - W - W - 2 - W - W - W - W - W 3 W - W - W - W - W - 4 - - - - - - - - - - 5 - - - - - - - - - - 6 - B - B - B - B - B 7 B - B - B - B - B - 8 - B - B - B - B - B 9 B - B - B - B - B - Rows 假设用户知道如何玩国际跳水，所以游戏规则没有在

mle信道matlab仿真代码 MLE+ 是一个开源 Matlab/Simulink 工具箱，用于与整个建筑能源模拟器 EnergyPlus 进行协同仿真（图 1）。 它专为熟悉 Matlab 和 Simulink 并希望在建筑能源仿真中使用这些软件工具的工程师和研究人员而设计。 [Willy Bernal () 和宾夕法尼亚大学。 要开始，请结帐！ 快速开始 Willy 克隆 repo， git clone git://github.com/twitter/bootstrap.git或 . 版本控制 为了透明和深入了解我们的发布周期，并努力保持向后兼容性，Bootstrap 将尽可能地根据语义版本控制指南进行维护。 发行版将按以下格式编号： .. 并按照以下准则构建： 打破向后兼容性会影响主要（并重置次要和补丁） 在不破坏向后兼容性的情况下添加新内容会影响次要（并重置补丁） 错误修复和杂项更改会影响补丁 有关 SemVer 的更多信息，请访问。 错误追踪器 有错误吗？ 请在 GitHub 上创建一个符合 . 推特账号 通过在 Twitter

PredictABoat @SerpentAI的Game Agent开发工具包的24/7深度学习流中使用的NodeJS Twitch机器人 方法 在发生预测的AI运行之前，预测系统将激活并允许观众预测即将开始的AI运行的各个方面，直到开始为止。 一旦开始AI运行，系统将等待直到运行完成，并使用连接到游戏的路由器中的事件收集所有数据。 然后它将进行预测并选择奔跑的赢家。 积分将在获奖者之间分配并保存在数据库中。 在深度学习周结束时，获奖者将被宣布并获得奖品。 概念 框架NodeJS 游戏套接字AutobahnJS / Crossbar.io 数据存储MongoDB / mongoose 常问问题 可以做出什么预测？ 观众可以做出无数的预测。 这完全取决于游戏提供给我们的数据。 目前， total score和# of matches类的预测很可能会在“我必须建造一条船”游戏中进行预测。