本科毕业设计python实时人脸情绪识别代码每有注释
2022-04-06 00:24:12 78.63MB python 开发语言
DOS命令重定向Delphi控件,可将DOS命令执结果返回定位到任何地方。写DOS命令程序非常有用。
2022-04-05 14:56:41 11KB DOS delphi 控件
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我经常需要在文本文件中导入分成块的大型数据集。 每个数据块在其开头都有一个标头。 为了确定我需要开始导入数据的,我编写了这段代码。 因此,给定一个数据块标头,例如 str = 'Event #',此代码将向您返回标头“str”所在的每一。 这有助于使用函数 textscan 导入数据块。 我只是使用在此函数中找到的号作为 textscan 函数的“SkipLines”。
2022-04-05 14:20:09 1KB matlab
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之前网上还没有能操作NPOI库完美复制excel某内容并插入到指定位置的方法。此方法能实现此功能,包括公式、格式都能完美复制,亲测。
2022-04-05 09:45:49 2KB NPOI Excel
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推销员问题近似算法:二边逐次修正法:
2022-04-04 20:39:11 349KB matlab
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Kappa是一个致力于让部署、更新和测试AWS Lambda函数更简单的命令工具
2022-04-04 14:11:29 95KB Python开发-命令行工具
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常用的CSS三二列模板,可以学习一下.
2022-04-04 10:22:39 4KB CSS三行二列模板
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describeX:面向数据科学家的可解释AI框架 ExplainX是面向数据科学家和业务用户的模型可解释性/可解释性框架。 使用explainX可以了解整体模型的为,解释模型预测背后的“原因”,消除偏见并为您的业务涉众创建令人信服的解释。 为什么我们需要模型可解释性和可解释性? 必不可少的 解释模型预测 调试模型 检测数据偏差 获得业务用户的信任 成功部署AI解决方案 我们可以用explainX回答什么问题? 为什么我的模型出错? 我的模特有偏见吗? 如果是,在哪里? 我如何理解和信任模型的决策? 我的模型满足法律和法规要求吗? 我们已在服务器上部署了该应用程序,因此您可以使用
2022-04-03 22:02:41 1.19MB machine-learning scikit-learn transparency blackbox
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matlab代码续基于连续连续的优化 约束优化问题的必要条件包括原始系统(约束和目标函数(al))和伴随系统。 通常将这种必要条件表述为非线性边值问题(BVP)。 应用离散化后,BVP被转换为一组非线性方程。 为解决此类非线性方程式而建立合理的初始猜测具有挑战性。 Kernévez和Doedel [1]提出了一种成功的连续方案来应对这一挑战,在该方案中,在一系列易于初始化的连续单独阶段的末尾找到了针对局部最优解的必要条件的解决方案。 特别是,第一轮程是用平凡的Lagrange乘法器初始化的。 在[2]中,作者确定了伴随系统和原始系统的分阶段构建。 开发了用于代数,微分和积分算子及其伴随的预定义库。 该库可以自动生成必要条件。 使用连续连续法可以满足这样的条件。 此功能已在2017年11月发布的COCO中实现,COCO是基于MATLAB的用于数值延续的开源工具箱。 请参考COCO的更多信息。 在[3]中,作者将[1]中提出的连续延续方案推广到同时相等和不平等约束的情况。 提出的概括的一个关键推动力是使用互补函数定义松弛的互补条件,然后使用连续性来达到KKT理论所要求的极限。 此功能在
2022-04-03 21:42:03 157KB 系统开源
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主要给大家介绍了关于将java程序打成jar包在cmd命令下执的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
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