sdm matlab代码用于面部对齐的SDM 这是Xiong和De La Torre（）提出的我的监督下降方法（SDM）的MATLAB实现，用于面部对齐。 在300W数据集上使用49个点（没有下颌点）训练了包含的模型。 培训代码包含在lib目录中。 培训应该是一个相当简单的过程。 培训功能包括： SDMInitModel-分配新的SDM模型 SDMAddDataMemoryFrugal *-这些功能以有效的内存方式收集训练和验证数据，以进行训练和参数选择。 SDMSolve-解决回归问题 SDMLayerXval-通过黄金搜索执行参数选择（用于选择正则化器） SDMFinalizeLayer-将最终的回归变量添加到SDM模型中。 查看这些功能以获取有关模型结构以及如何提供形状模型（平均形状）的详细信息。 运行代码 没有外部依赖关系或mex函数。 运行“ runDemo.m”应产生适合的示例。 执照 此代码不得用于商业目的。 该代码可自由用于个人，学术和研究目的。 但是，我们要求任何文件在重新分发时均保留我们的版权声明。 该软件按``原样''提供，不提供任何担保或保证。 我们对由此造成的

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matlab的egde源代码Matlab监督下降法的实现 用于面对齐的监督下降方法（SDM）的简单Matlab实现。 我提供了培训和测试模块以及300W数据集的LFPW子集的一种经过训练的模型。 您可以找到我的实现的原始文件： Xiong et F.De la Torre，监督下降法及其在人脸对准中的应用，CVPR 2013。 ================================================== ========================= 依赖关系： Vlfeat库： libLinear： 使用的数据集： [300瓦] 如何使用： 从上面的链接下载300-W数据（即LFPW），并将其放入“ ./data”文件夹，然后在setup.m中将数据集路径更正为数据集文件夹 mkdir -p数据 例如： options.trainingImageDataPath\n='./data/lfpw/trainset/'; options.trainingTruthDataPath\n='./data/lfpw/trainset/'; options.testingI

Plebejus-argus-SDM：在当前和未来的气候变化情景中，英国Plebejus argus的物种分布模型（2070）

目录 SDM AAA.exe SDM DM.exe SDM EZ.exe SDM FW AD.exe sdm fw basic.exe sdm fw over .exe sdm ips.exe sdm L2L.exe sdm nat.exe ssl+csd.exe

PySDMs Python中的生态物种分布模型（SDM）的面向对象的类。 建模指标 物种分布的地理分类 包装布局 库代码本身 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-单元测试 较长的说明： 物种分布建模（SDM）的面向对象的类。 PySDM在SDM框架的建模部分完成了大部分繁重的工作，其中的插值功能主要将地理分类步骤包装在面向对象的方式中。 省略了SDM工作流程的预处理步骤，主要是因为它们在R中更容易执行（请参阅examples /中Jupyter笔记本末尾的围兜链接）。 PySDM是为我的约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响研究项目而开发的。 职能 self.fit（）：使用PyCaret进行模型训练，考虑基于树的方法，神经网络和最佳子集选择软投票混合。 需要一个具有分类目标和数字说

2021-2027全球与中国SDM桅杆加长杆市场现状及未来发展趋势.docx

种子是今天才弄到的 东西不错 所以传上来给大家分享 而且这是小弟我第一次上传，从来都是我拿别人的资源 有点尴尬，希望大家多赏脸 要配合java的

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