C#窗体间传值代码，几种简单的传值方法。

012. 数据预处理 1 剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中 由于环境干扰或人为因素有可 能造成个别数据不切合实际或丢失 这种数据称为异常值 为了恢复 数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果 有必要先对原始数 据 1剔除异常值 另外无论是人工观测的数据还是由数据采集系统获取的数据 都不可避免叠加上噪声干扰反映在曲线图形上就是一些毛刺 和尖峰为了提高数据的质量 必须对数据进行

普通克里金算法实现，使用java进行的一个普通克里金算法实现，本代码开源

此代码可以自动调节滤波窗口，并适用于彩色图像 代码有备注，简单易懂 红外图像中值滤波处理效果更佳 本人实测结果良好

此代码是关于图像阈值分割算法，包含直方图算法、最小二乘法算法、阈值分割方法 代码简单易懂，适合初学者 本人利用此代码检测红外图像，结果良好

更快的一维线性插值：'interp1qr' 按照公式yi = y1 +（y2-y1）/（x2-x1）*（xi-x1），使用'x'和'y'对'xi'点进行一维线性插值，得到'yi'。 变量： - 'x' 是列向量 [mx 1]，单调递增。 -“ y”是矩阵[mxn]，对应于“ x”。 - 'xi' 是列向量 [px 1]，按任何顺序排列。 - 'yi' 是矩阵 [pxn]，对应于 'xi'。 它具有与内置 MATLAB 函数“interp1q”相同的功能（有关详细信息，请参阅 MATLAB 帮助）。 它的运行速度至少比“interp1q”快 3 倍，比“interp1”快 8 倍，并且随着 m=length(x) 的增加，速度提高了 10 倍以上（参见附加的性能图）。 与“ interp1q”一样，此功能不进行输入检查。 要正常工作，用户必须注意以下事项： -'x'必须是单调递增

Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

matlab插值代码解释FSRCNN 由Pytorch和Matlab复制《加速超分辨率卷积神经网络》（CVPR 2016）论文。 依存关系 Matlab 2016 火炬1.0.0 解释 论文作者url：提供的一些Matlab代码。 使用两种语言进行项目的主要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。 概述 网络概述和与SRCNN的比较： 用法 使用./data_pro/data_aug.m进行扩充。 使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。 使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。 乘坐train.py火车： python train.py 将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。 （weights.pkl-> weights.mat） python convert.py 使用./test/demo_FSRCNN.m获得结果。 结果 使用./model/weights.mat可以得到结果： Set5平均：重建PSNR = 32.52dB VS双三次PSNR

对输入的视频进行二值化处理，选用二值化算法是自适应阀值的OTSU法

本文主要讲了电感器的串联和并联电阻值计算方法，希望对您的学习有所帮助。