一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

硬件由上位机和实时下位机组成，上位机采用商用便携计算机，下位机采用PXI测控计算机。上位机安装Windows操作系统，运行设备资源管理、测试设计、测试调度、运行服务器、数据中心、运行客户端、实时动作下载调试器；下位机安装实时操作系统，运行装载器模块、实时进程模块、上传器模块；下位机通过各类PXI接口板卡与被测系统相连。

% INTERSECTN 的功能与 INTERSECT 类似，但添加了一些% 灵活性。 例如，如果你输入三个数组，想要找到% 的项目至少在其中两个，INTERSECT 无法做到% 这样做，但 INTERSECTN 会这样做。 % % OUT = INTERSECTN(IN1,IN2,...,MATCHES) % % 输入：IN1,IN2,... 是字符串或数值向量的元胞数组。 % MATCHES 是一个标量，即所需的匹配数。 % % 例如，如果您有三组水果名称，并且您想要% 返回出现在至少两个集合中的任何水果，使用： % OUT = INTERSECTN(IN1,IN2,IN3,2) % ％ 例子： %fruit{1} = {'apple','banana','cherry','orange'}; %fruit{2} = {'apple','cherry','lemon','tangeri

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PyTorch度量学习文档请在此处查看文档Google Colab示例请参阅示例文档文件夹，以显示带有loggin的整个培训/测试工作流程。PyTorch Metric学习文档请在此处查看文档，其中Google Colab示例请参阅示例文件夹，以显示完整的培训/测试工作流程与日志记录和模型保存。 该库的优点易于使用在培训循环中只需两行代码即可向您的应用程序添加度量学习。 通过一个功能调用即可实现矿井对和三井架。 灵活性以其他图书馆的方式混合和匹配损失，矿工和培训师

使用dadi_pipeline与dadi进行人口统计建模 页面内容概述 引文信息 刊物 执照 接触 目的 使用此易于访问且灵活的工具dadi_pipeline执行人口统计模型优化和比较。 该工具旨在与Python软件包dadi配合使用，并假定您已经安装了该软件包。 您需要熟悉dadi的工作原理，以及使用python编写dadi脚本的一些基本语法。 dadi用户组是所有与dadi有关的问题的一个很好的资源。 在尝试使用这些脚本之前，请通读dadi的用户手册，然后尝试使用示例文件运行该程序。 该管道的最新版本旨在在Python 3中运行，并且需要Python 3版本的dadi （已针对v2.1 +进行了测试）。 您应该使用dadi和dadi_pipeline最新版本，并使用Python 3运行它们。 版本 dadi_pipeline的当前版本为v3.1.6，并且已通过dadi v2

xfeat ||| 使用GPU和柔性特征工程与探索库。 xfeat提供了类似于sklearn的转换类，用于要素工程和探索。与sklearn API不同，xfeat提供了一个数据帧输入，数据帧输出接口。 xfeat支持和数据帧。通过使用cuDF和 ，xfeat可以比原始的熊猫操作快10到30倍地生成特征。 分组汇总基准（） 目标编码基准（） 文档 Optuna的功能选择 目录中提供了更多示例。 快速开始 xfeat提供了一个数据帧输入，数据帧输出接口： 特征工程 可以使用xfeat.Pipeline顺序连接编码器对象。为避免重复相同的特征提取过程，将结果输出为羽毛文件格式很有用。 提供更多编码器类。 import pandas as pd from xfeat import Pipeline , SelectNumerical , ArithmeticCombinations # 2-o

matlab代码FMR（用于子空间聚类的灵活多视图表示学习） 这是 的 Matlab 实现，发表于 IJCAI 2019。 联系人：李瑞煌() 纸 主要贡献包括： 我们建议通过鼓励它以加权的方式与不同的视图相似来构建一个潜在的表示，这隐含地强制它编码来自多个视图的互补信息。 我们引入了内核依赖度量：Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC)，以捕获不同视图之间的高阶非线性关系，这有利于恢复数据的底层集群结构。 示例结果 数据 在这个例子中，我们加载了耶鲁数据集，其中包含 15 个主题的 165 张灰度人脸图像。 逃离 演示_FMR.m 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @inproceedings{li2019flexible, title={Flexible multi-view representation learning for subspace clustering}, author={Li, Ruihuang and Zhang, Changqing and Hu, Qinghua and Zhu, Pe

安全技术-网络信息-业务驱动的频谱灵活光网络资源优化技术研究.pdf

数据融合matlab代码LFASR-FS-GAF IEEE TPAMI 2020文件的PyTorch实施：“具有灵活采样和几何感知的融合的从粗到细的密集光场重构”。 要求 Python 3.6 PyTorch 1.3 Matlab（用于培训/测试数据生成） 数据集 我们提供用于准备训练和测试数据的MATLAB代码。 请先下载光场数据集，然后将其放入LFData相应文件夹中。 演示版 要重现本文提供的实验结果，请运行： （我们的（固定）在任务2x2→7x7下，用于合成LF数据） python test_pretrained.py --model_dir pretrained_models --save_dir results --arb_sample 0 --angular_out 7 --angular_in 2 --train_dataset HCI --test_dataset HCI --test_path ./LFData/test_HCI.h5 --psv_range 4 --psv_step 50 --input_ind 0 6 42 48 --save_img 1 --c