第三讲相似理论,第三讲相似理论课件,第三讲相似理论PPT
2024/4/14 10:09:17 1.2MB 第三讲相似理论
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该相册管理系统为jsp基础开发详解图书上的一个经典案例,非常适合初学者学习使用,这个系统实现了相册的预览,上传,下载,分类,等功能。
与qq相册实现的功能非常相似,是一款不错的学习软件。
2024/4/13 21:20:31 2.52MB jsp phot
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基于学习方法构造的冗余字典可更加准确地提取信号的结构特征,也是近几年的研究热点。
论文在研究了基于KSVD字典学习的图像去噪算法的基础上,将相关系数匹配准则和字典裁剪方法相结合,提出一种改进的字典学习算法,进一步,为了利用图像的非局部自相似性信息,提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型,提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。
大量实验验证,与传统KSVD去噪方法相比,该方法在提高同质区域平滑性的同时还能保留更多的纹理、边缘等细节特征。
2024/4/11 16:04:54 4.55MB 图像 去噪 稀疏表示 KSVD
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向量空间模型(VSM)的JAVA实现,从文档表示到相似度计算,使用两种相似度计算方式:cos和tf-idf算法,对错误进行修改
2024/4/11 8:17:58 2.63MB 向量空间模型 JAVA
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用算法程序集(C语言描述)(第三版)+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的
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文本对比工具,可以较好的对比2个文本的相似度,已经快速找出不同之处
2024/3/27 14:12:11 4.97MB 文本 对比 查重
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对图像进行超像素分割,文件包含一个主函数和和另外5个函数。
其中超像素概念是2003年由XiaofengRen提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。
2024/3/27 10:58:57 4KB 超像素分割 SuperPixel matlab 图像
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这是一个完全按照qq程序模式写的一个c#源码,满足了qq的外观相似性和所有实用功能
2024/3/25 10:17:57 5.58MB c# qq 仿真程序
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跨语言文本相似度计算是挖掘蒙汉可比语料的基础和关键,其结果直接影响了可比语料的质量。
本文通过分析新闻文本特点,提出了一种融合多特征的跨语言新闻文本相似度计算方法。
该方法首先抽取新闻的发布日期、标题及正文信息作为特征,再利用双语文档发布日期的差异、正文长度关系、正文阿拉伯数字相似度、标题重合程度及正文重合程度五种启发信息进行加权线性组合来判断相似程度。
实验表明,本文提出的方法能明显提高蒙汉新闻文本相似度计算的准确率。
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C++信号放大器(1)运用二叉树的定义将左孩子、右孩子、结点值、权值即与父结点的衰减量、以及当前结点的最大衰减量联系起来。
(2)设置信号放大器函数该函数主要实现判断是否超过容忍值并在合适位置放置信号放大器使其数量最少。
首先将当前结点最大衰减量D初始化,当只有右子树时即左子树为空,计算出当前结点的最大衰减量,判断当超过容忍值时则放置信号放大器并输出;
当只有左子树时即右子树为空,计算出当前结点的最大衰减量,判断当超过容忍值时则放置信号放大器并输出;
当左右子树都存在并左子树的衰减量大于右子树时则计算当前结点最大衰减量D并判断是否超过容忍值并输出,继续进一步比较其右子树的当前最大衰减量与右子树的衰减量之和和其左子树的衰减量,若大于则更新D,并判断是否超过容忍值并输出,再进一步比较其右子树的衰减量与其左子树的衰减量,若大于则再更新D;
当左右子树都存在且右子树的衰减量大于左子树时,比较方法与前者相似,颠倒左右即可。
通过此算法可将放置的放大器数目最少。
(3)主函数主函数中包括输入信息时的声明及相关函数的调用。
四调试分析该程序在设置信号放大器的比较算法上有些麻烦,需要进行很多比较。
结点信息的输入也比较麻烦,很浪费时间,还有就是输出结果时最好将二叉树的具体结构一同输出便于检查,并且形象直观。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡