基于稀疏表示的人脸识别代码，用MATLAB写的，具体算法参考论文：RobustFaceRecognitionbasedonSparseRepresentation
2023/8/17 13:01:02
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囊括了当今压缩感知领域信号(图像)稀疏表示重构的经典算法(BP,MP,OMP,StOMP,IST,PFP...),由于本人上传文件限额的限制，这里重点只给大家上传了算法的matlab版code(Solvers文件夹中)
2023/8/15 15:28:33
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胆汁稀疏bilibili视频播放下载项目版权所有2014-2017冰河论坛V9.0代码全部重构，使用bootstrap响应式设计和AJAX初始化加载，优化性能使用说明输入视频aid和page观看或下载视频〜新手项目请多多包涵，欢迎前辈们提出建议*appkey未隐藏，还请各位妥善使用
2023/8/14 15:21:13
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CS294ALecturenotesSparseautoencoder，AndrewNg，StanfordUniversity
2023/8/10 0:07:47
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最近的研究表明，稀疏表示（SR）可以很好地解决许多计算机视觉问题，并且其内核版本具有强大的分类能力。
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探
在本文中，我们解决了协作SR在半监督图像注释中的应用，该方法可以增加标记图像的数量，以进一步用于训练图像分类器。
给定一组标记的（训练）图像和一组未标记的（测试）图像，通常的SR方法（我们称为正向SR）用于用几个标记的图像表示每个未标记的图像，然后根据这些标记的注释的注释。
但是，就我们所知，SR方法是在相反的方向上进行的，即我们称呼后向SR来用几个未标记图像表示每个标记图像，然后根据标记图像的注释对任何未标记图像进行注释，即未标记图像由后向SR选择表示，到目前为止尚未解决。
在本文中，我们探
2023/7/14 21:28:31
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压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
2023/7/13 4:51:10
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压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。
2023/7/3 19:23:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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