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二级分类:
一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法
一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法一种改进的粒子群和K均值溷合聚类算法
2025/1/4 9:39:54
280KB
粒子群
聚类算法
K均值
分类
1
mean_shift算法MATLAB代码
meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码,根据目标大小变化核窗宽,使得当目标出现大小变化时准确跟踪到目标中心.
2024/12/21 6:30:40
5KB
图像识别
1
改进的k_均值聚类排挤小生境遗传算法
改进的k_均值聚类排挤小生境遗传算法(论文)。
2024/12/16 15:22:42
210KB
遗传算法
k_means
1
K-means.zip
基于jupyter+python的k均值算法模型,包含西瓜数据集和模型
2024/12/5 6:19:24
24KB
python
数据挖掘
机器学习
1
均值、中值滤波C代码
图像去噪,里面包括了中值滤波、均值滤波、混合滤波等代码,还考虑到硬件便于实现,进行了字节对齐,效果不错的
2024/12/5 5:40:32
3.41MB
图像去噪
1
matlab-EM聚类算法
这个算法非常容易掌握,比较好理解,用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。
k和n是可变的。
2024/12/1 12:23:15
4KB
可读性强
1
Mean_Shift算法(图像分割)
MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.Comaniciu等人[3][4]把MeanShift成功的运用的特征空间的分析,在图像平滑和图像分割中MeanShift都得到了很好的应用.Comaniciu等在文章中证明了,MeanShift算法在满足一定条件下,一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点,因此MeanShift算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态.
2024/11/21 9:44:11
3KB
Mean_Shift
(分割)
1
基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现
基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。
算法步骤:①随机选取K个初始聚类中心;
②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心;
③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心;
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化;
⑤结束,得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58
224KB
K-means聚类
图像分割
1
k均值和改进的混合高斯模型matlab代码实现视频运动目标跟踪
几个基于k均值和改进的混合高斯模型进行视频运动目标跟踪的matlab代码
2024/11/9 15:16:34
18KB
k均值
改进
混合高斯模型
视频
1
Xie-Beni评价m=2
机器学习评价内蕴方法,Xie-Beni指标是模糊K均值算法的聚类有效指标
2024/11/8 7:36:42
939B
机器学习
评价
Xie2Beni
1
共 278 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
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