LRSD-TNNSR 这为论文“通过截断核范数和稀疏正则器进行低秩和稀疏矩阵分解”提供了MATLAB代码实现。 文件夹“ LRSD-TNNSR”包含以下三个子文件夹的代码:- 合成数据:包含合成数据的实验,您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 面部图像阴影去除:包含面部图像阴影去除的实验,您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 视频背景减法:包含视频背景减法的实验,您可以运行“ demo.m”以取得示例结果。 参考文献:薛Z,董建,赵Y,等。 Vis Comput(2018)。 如果您对此软件包有任何疑问或意见,或者想报告任何错误或意外错误消息,请发送电子邮件至 。
2021-10-27 20:25:30 21MB MATLAB
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运行 testDNN 试试! 每个功能都包含说明。 请检查一下! 它提供了堆叠受限玻尔兹曼机 (RBM) 的深度信念网络 (DBN) 的深度学习工具。 它包括 Bernoulli-Bernoulli RBM、Gaussian-Bernoulli RBM、用于无监督预训练的对比发散学习、稀疏约束、用于监督训练的反向投影和 dropout 技术。 MNIST 数据集的示例代码包含在 mnist 文件夹中。 请参阅 mnist 文件夹中的 readme.txt。 Hinton 等人,通过防止特征检测器的共同适应来改进神经网络,2012 年。 Lee 等人,视觉区域 V2 的稀疏深度信念网络模型,NIPS 2008。 http://read.pudn.com/downloads103/sourcecode/math/421402/drtoolbox/techniques/train_rbm.m__
2021-10-27 08:49:56 9.16MB matlab
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1.将数据导成.csv格式,并压缩成.zip格式后,显示下载提示(含保存文件路径) 2.前后台代码都有哦
2021-10-26 20:57:26 2KB 导出 csv 文件 java
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Seis_pick 提供了一个用于挑选地震波形的交互式环境。 它的开发主要目的是处理井下微地震数据,尽管它适用于所有地震数据。 Seis_Pick 显示地震轨迹,允许用户选择 P 波和 S 波相位。 Seis_Pick 可以将 Matlab 工作区变量作为输入参数。 或者,Seis_Pick 可以直接读取 SAC 文件。 读取 SAC 文件后,Seis_Pick 可以将选择保存回 SAC 文件头。 选择相位后,用户可以进入频谱分析以查看每个相位的频率内容以及事件前噪声。 用户还可以进入 hodogram 分析来查看相位的极化。 这对于检查拾取的 P 波和 S 波相位是否正交极化,以及计算检测到的事件的后方位角(使用 P 波极化)特别有用。 Seis_Pick 还提供了许多其他信号处理设施,包括带通滤波器或使用事件前噪声创建陷波滤波器的预测滤波器。 Seis_Pick已作为BUMPS(
2021-10-26 20:14:27 1.37MB matlab
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libvirt 软件包go-libvirt提供了用于与libvirt进行交互的纯Go接口。 而不是使用libvirt的的C绑定,这个软件包使用了libvirt的的RPC接口,如记录。 与libvirt服务器的连接可以是本地的,也可以是远程的。 RPC数据包使用定义的XDR标准进行编码。 libvirt的RPC接口非常广泛,并且从一个版本更改为另一个版本,因此该项目使用一对代码生成器来构建go绑定。 每当您要为新版本的libvirt构建go-libvirt时,都应运行代码生成器。 有关重新生成go-libvirt的说明,请参见下一部分。 ! 运行代码生成器 构建go-libvirt时,代码生成器不会自动运行。 它意味着可以在您更改所使用的libvirt版本时手动运行。 当您下载go-libvirt时,它将随附与特定版本的libvirt对应的生成文件。 您可以按原样使用该库,但是如果您
2021-10-26 18:19:46 179KB Go
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烧瓶视频稳定化 想象一下,您在滑雪,骑自行车或进行任何体育运动时用便携式摄像机,袖珍相机甚至是手机拍摄了一个不错的视频,而视频基本上只是被晃动了。 现代相机具有硬件稳定功能,但是,如果您确实有强烈的振动,这将不起作用-相反,有时这种机制会开始振荡。 Flask-Video-Stabilization提供稳定,灵活的方式来稳定(去抖动)甚至强烈抖动的视频剪辑 -献给所有视频开发人员 演示: : 主页 上载页面 人口统计页面 特征! :construction_worker: 稳定视频 :man::wrench: 框架受众特征的详细视图 :laptop:稳定的视频可以下载 你也可以: :1st_place_medal: 上传自己的视频 :2nd_place_medal: 使用不同类型的格式进行测试 :3rd_place_medal: 将视频导出为AVI 安装 Flask-Video-Stabilization需要 v3.5 +才能运行。 推荐使用Virtual Env运行FVS 安装依赖项 $ pip install requirements.
2021-10-26 18:03:33 10.2MB python video flask-application stabilization
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二手交易平台 预览地址: : 1M宽带,网速较慢,请轻点。 用户登录和注册功能 用户基本修改功能 用户登录后可修改基本信息,如修改头像,修改昵称,修改密码,头像上传修改,昵称修改实时保存。 编辑地址功能 添加新地址,没有任何地址时会设置为替换地址。可重新修改或删除地址信息。 首页推荐功能 首页推荐闲置物品并展示,优先显示最新发布的闲置,并可按分类显示。 搜索闲置物品功能 全文模糊搜索,可根据闲置物品的标题和详细说明进行模糊搜索。 发布闲置功能 发布闲置功能,填写完整闲置的信息即可发布,未登录用户无法发布闲置。 查看闲置详情功能 可以查看闲置的详细介绍说明和图集,并能看到发布者的信息,可以下单购买或收藏。如果是自己发布的闲置,可以进行下架操作或重新上架。 留言功能 可以在闲置详情页面发送留言,也可以在消息页面看到别人给自己的留言或回复。 下单功能 可以购买闲置进行模拟支付,下单前或自动
2021-10-26 16:35:41 2.36MB Java
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面向医疗保健提供商的5大物联网解决方案.docx
2021-10-26 15:01:51 113KB 技术方案
用关键字捕捉推文 通过该项目,您可以使用Twitter API使用输入的单词和日期从API中提取数据。 输出示例 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以进行开发和测试。 先决条件 Python 2.7和Pip 正在安装 git clone https://github.com/dogukanayd/Catch-Tweet-with-Keyword.git cd Catch-Tweet-with-Keyword pip install -r requirements.txt 在settings.py中输入您自己的密钥 YOUR_CONSUMER_KEY = 'Y
2021-10-26 11:21:03 178KB python data-science data-mining social-media
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辉煌服务器 节点GraphQL服务器,提供。 使用redis可以保持游戏状态。 如果您是在本地进行开发,则需要安装Redis并使其运行。 在MacOS上: $ brew install redis $ redis-server 运行服务器进行常规开发: $ node index.js 注意:如果要使用Apollo Studio查询localhost:4000并从服务器(而不是GraphQL Playground)中查看指标,请访问以获取API密钥,然后使用APOLLO_KEY运行服务器,如下所示: APOLLO_KEY=service:splendor:XXXX_YYYY_ZZZZ node index.js 您将可以在上查看该图。
2021-10-26 11:14:29 35KB graphql redis node JavaScript
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