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gbdt回归源码matlab CS74：预测篮球统计数据 依赖关系 MATLAB R2014a 运行pip install scrapy进行安装 数据 所有数据都包含在data目录中。 数据全部来自basketball-reference.com。 我们使用了从 1979-80 赛季（三分线被引入时到现在）的总数据和每场数据。 column_headers给出了每列信息的简短描述。 要抓取自己的数据，您必须首先通过在主目录source env/bin/activate运行来设置 python 环境。 然后在scraper/scraper目录下运行scrapy crawl curry来爬取basketball-reference.com 的数据。 火星 要运行预先选择的 MARS 回归，请从mars目录调用run_mars 。 该脚本在每次控球数据上测试 MARS 算法，以预测不同位置的两分百分比、助攻、总篮板和得分。 在mars目录中调用interface并按照给定的说明在您选择的参数上测试 MARS。 GBDT 要查看 GBDT 的工作原理，请从gbdt目录调用run_gbdt 。

实现视频之间各种格式的转换，也可以实现将视频分解为一帧帧的图片

cwt原始码MATLAB 用Python进行同步压缩 同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。 特征 连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩 正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩 小波可视化和测试套件 广义摩尔斯小波 岭提取 Python 1中最快的小波变换，击败了MATLAB 1：随时打开问题显示否则 安装 pip install ssqueezepy 。 或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）： pip install git+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepy GPU和CPU加速 默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL'] = '0'禁用）。 需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU'] = '1'启用）。 pyfftw支持最大的CPU FFT速度（可选）。 看 。 基准测试 。 转换使用padding， float32精度（支持float64 ）和输出形状(300, len(x)) ，平

cwt原始码MATLAB CWT 用于实现连续小波变换的Python代码。 该实现基于Wavelet工具箱中cwt的MATLAB版本中的源代码。 我发现大多数Python中的CWT实现仅输出转换的实部，这在大多数情况下没有用。

基于彩色识别的matlab车牌识别(字符库、文件、源码)matlab

matlab sin函数源码 Matlab_arrowPlot 提供一种Matlab绘制直线箭头以及非线性箭头的方式，可用以绘制坐标轴箭头。 该仓库包含两个Matlab函数： arrow.m：绘制任意两点间的直线箭头，可应用于二维或三维图形 arrowPlot.m：绘制任意曲线的趋势非线型箭头，只能应用于二维图形 arrow.m 该函数的作用是绘制任意两点间的直线箭头，可应用于二维或三维图形。我多用此函数来绘制图形的坐标轴箭头，绘制坐标轴箭头是一个困扰我很久的问题，网上大部分方法往往差强人意，所以下面我据此来举例，如下图所示，我希望绘制以下图形的三维坐标轴。 绘制坐标轴箭头 arrow.m函数绘制命令如下arrow([x1 y1],[x2 y2])，(三维也同理)表示绘制从(x1,y1)到(x2,y2)的箭头，非框图坐标是大家自己定义的坐标轴。还有两个我通常使用的命令，BaseAngle设置箭头的夹角，我通常设置30，以及LineWidth设置1即可。 下面我们来绘制上图的坐标轴，比如x轴绘制从(0,0,0)到(25,0,0)，y轴绘制从(0,-3,0)到(0,3,0)，z轴绘制从(0

yolov2源码matlab版物体检测 资源 很棒的物体检测 很棒的对象建议 空客船舶检测挑战赛数据集 空中场景中物体检测的论文清单及相关应用资源 框架 FAIR的对象检测研究平台，实现了流行的算法，如Mask R-CNN和RetinaNet。 Pelee：移动设备上的实时对象检测系统。 该代码基于SSD框架。 Tesla和Jetson的TensorRT / Deepstream样本 NVIDIA TensorRT加速了TensorFlow模型 对象提案 库/ API，可使用大量现有的对象建议方法来生成边界框/区域建议 BING ++：100fps的快速高质量对象提议生成器 多尺度组合分组-对象提案和细分 显着性 Saliency Benchmark在6个具有挑战性的数据集上定性和定量地比较了42个最新模型（30个显着目标检测，10个注视预测，1个客观性和1个基线），以对显着目标检测和分割方法进行基准测试。 最小障碍物显着物体检测 用于计算图像显着性的python工具箱 cvpr2017论文“具有短连接的深度监督显着对象检测”的实现 CVPR 2017中发布的“具有短连接的深度监督显着

基于导频的信道估计，采用LS和MMSE算法，并进行二者的比较，做出误差曲线。

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