目标检测评价指标目标检测评价指标目标检测评价指标目标检测评价指标
2024/2/15 9:53:58 1.45MB 目标检测 评价指标
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电商评价指标,数据分析关键性指标体系,是电商数据分析师不可多得的好东东,也是数据分析报告的好模板。
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2024/2/8 21:55:41 15KB 电商数据分析
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[亲测可用]Matlab版的显著性检测算法评价指标实现代码,包括AUC_Borji,AUC_Judd,AUC_shuffled(sAUC),CC,EDM,KLDiv,NSS,Similarity.全部都是亲测可用,我自己发表的论文也基本上用这些来计算性能.
2024/2/1 16:01:29 10KB 显著性检测 性能评价 代码实现
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前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语
2023/12/19 1:19:29 18.5MB 预失真
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ssim图像评价指标的matlab实现,附带详细的解释说明,并测试函数
2023/10/25 6:56:50 3KB ssim
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这是图像质量评价指标边缘保持度的matlab实现代码,里面包括算法实现和测试图像,边缘保持度一般作为融合图像的质量评价。
2023/9/21 22:02:25 8.02MB 边缘保持度 图像质量评价
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学生评教:登录后系统自动出现学生班级和授课老师对应关系,可选择不同的授课教师进行评价和提建议。
教师自评:教师根据评价指标体系进行自我评估和提出建议或意见。
考评组:考评组可以选择不同的授课教师进行评价和提出教学建议。
管理员模块:自动进行评分数汇总、自动生成教师评价报表、锁定数据、增加用户和用户校验等
2023/9/14 23:57:03 2.51MB 教师评价
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内含截至2021年最全的网络安全标准(网盘下载,随时学习):有等级保护相关标准、风险评估相关标准、应急响应相关标准、工控安全相关标准、大数据安全相关标准、云计算相关标准、业务连续性相关标准、系统安全工程相关标准、风险管理标准、信息安全管理体系标准、安全保障标准、应用系统安全标准、数据中心标准、个人信息安全标准、移动安全标准、物联网安全标准、数据安全标准、安全攻防标准、漏洞管理标准、信息技术安全性评估标准、安全可控评价指标标准、信息技术服务标准、ISI27000系列标准、ISO31000风险管理指南、cryptology标准、行业标准、智慧城市、地方标准等等。
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图像的质量评价,平均梯度,边缘强度,信息熵以及方差
2023/9/5 6:29:15 2KB 图像融合的评价指标
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利用机器学习方法(分类)实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库,或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94(训练集)和test(测试集)两个文件夹。
其中,train_34x94文件夹中的数据用于训练模型,包含pos文件夹(内有550个正例样本)和neg文件夹(内有500个负例样本);
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure,写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
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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