glcm
matlab代码论文名称为“多点地统计的两种参数优化方法”
本文介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码。
基于GLCM的方法的源代码是用MATLAB编写的，而深度学习程序代码是用c＃.Net编写的。
1.基于GLCM的方法主程序是“
GLCM_Method.m”，它取决于“
GrayCoMatrix.m”和“
HsimSimilarity.m”。
基于GLCM的方法中使用的第三方代码包含“
sort_nat.m”，“
rotateticklabel.m”。
2.基于深度学习的方法主程序是基于ML.Net的“
Program.cs”。该程序包含代码文件，例如“
Preprocessing_ImageFolder”，“
ImageNetData.cs”，“
MyDataTable.cs”等。
。
在使用这些程序之前，请解压缩两个压缩文件“
demo
data.rar”和“
ML_Assets.rar”。
文件“
demo
data.rar”包含了本文使用的数据，包括训练图像通道的实现以及基于Snesim和simpat获得的分类。
2022-06-17 11:47:12
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参考windows 10系统自带的计算器，进一步完善实验1的计算器功能，基本要求（必须要具备的）：
支持四种计算模式：标准型、科学型、程序员、日期计算模式 ;
支持货币与容量转换 ;
支持不同模式的切换 。
扩展功能（选做，加分项）：
绘图功能 ；
界面美观，尽可能接近windows 10的计算器的界面设计
2022-06-16 22:44:47
42KB
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IMDb 到 JSON
搜索节目名称或电影。 它将从 IMDb 获取相关数据并将其转换为 JSON。 对于节目，您还将获得所有季节的信息。 您可以在其他程序中使用 JSON。 需要的模块：请求 BeautifulSoup python 3+
2022-06-16 22:31:21
20KB
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面膜检测-深层神经网络-三重解决方案
遮罩检测问题的三种解决方案，第一种以卷积神经网络的形式呈现，第二种以全连接神经网络的形式呈现，第三种以传递学习神经网络为基础。它们是通过Tensorflow Keras实现的。
背景
该报告介绍了遮罩检测问题及其解决方案。 它包含描述三种不同神经网络的三种配置：第一种是完全连接的网络。 第二个是基于转移学习的网络，第三个是卷积神经网络。 在此报告中，您将找到使用上述模型和其他信息（例如图形，代码行屏幕截图，损失与验证以及其他有助于理解我们的项目的ML概念）解决此问题的完整过程。
资料说明
用于训练模型的数据包含10,000张图像，其中一半显示一个戴着口罩的人，另一半显示未蒙面的人。我们使用的数据包含一个验证集，包含1,000张图片，500张蒙面和500张无遮盖的脸。 第三组用于测试模型，其中包含1,000张图片，500张蒙面和500张非蒙面。 你可以从
2022-06-16 21:54:11
1.54MB
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基于FPGA的软件滤波算法设计及实现 随着数字电子技术的发展，数字电路已由早期的分立元件逐渐发展成集成电路，对电路设计的要求越来越高。本文通过VHDL 语言编程实现信号滤波功能，介绍了延时滤波法和判决滤波法。
2022-06-16 20:17:58
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人物介绍，人物资料，个人简历资料介绍页ppt模板，31种排版方案，核心领导人物介绍，个人介绍ppt图表打包下载。
2022-06-16 18:53:40
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128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单片机C语言实例Proteus仿真和代码)128-双色点阵1种颜色显示测试(51单
2022-06-16 09:08:22
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