本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部AC模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局部正则化的[+图像重建模型#并给出了相应的数值求解算法$
2023/10/26 17:15:56 1.41MB 非局部均值
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提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。
该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。
实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。
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利用tikhonnov正则化的方法求解病态方程的解。
包括利用L曲线法求解所需平衡参数
2023/9/30 12:19:36 7KB 正则化L曲线
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L1范数正则化,是用于解决目标函数的优化问题的一种方法。
2023/9/13 14:45:02 234KB L1范数正则化
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基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的GDP预测
2023/7/7 16:17:49 196KB MATLAB
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L2正则化python实现案例(附代码),含图形展示,对于正则化理解又直观帮助
2023/7/6 7:19:36 4KB 机器学习 正则化
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经过约束弹性网正则化进行稳健的图学习
2023/3/13 4:52:08 1.25MB 研究论文
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1.discreteill-posedproblemsandtheirregularization2.regularizationtoolstutorial3.regularizationtoolsreference
2023/3/8 20:38:03 1.12MB 正则化
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斯坦福大学较为优秀的一个正则化教材,触及到统计相关知识,也触及到稀疏性质,对很多理论都做出了很好的诠释
2023/2/21 15:28:08 10.03MB 统计学习
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正则化对象
2018/11/8 4:49:28 1.12MB 正则化工具箱
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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