一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
2024/4/24 0:29:52
1.73MB
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在复现ACL2020的论文ANovelCascadeBinaryTaggingFrameworkforRelationalTripleExtraction中需要的raw_NYT数据，由于googledrive不太好下载所以放这了，并且贴心的把7z压缩格式变成了常见的zip，我可真是个小天使
2024/4/22 16:58:17
41.57MB
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这是YGZ立体惯性SLAM，一种立体惯性VO代码。
它专为立体声和立体声惯性传感器模块而设计，如vi-sensor。
它使用LK光流作为前端，并使用滑动窗口束调整作为后端。
随意在数据集和您自己的传感器中尝试它。
高博写的基于LK光流前端的源码，自行添加了ROS节点
它专为立体声和立体声惯性传感器模块而设计，如vi-sensor。
它使用LK光流作为前端，并使用滑动窗口束调整作为后端。
随意在数据集和您自己的传感器中尝试它。
高博写的基于LK光流前端的源码，自行添加了ROS节点
2024/4/22 13:57:15
14.67MB
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文本编辑器打开md文件，内部有Office+Caltech、Office-31、Office-Home、Caltech101、SUN09、COIL20、PIE等多个数据集的百度云下载地址
2024/4/21 18:11:39
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对此数据的分析过程以文档形式展现，且附有答辩PPT代码实现了移动设备数据集的三个数据分析任务：预测年龄和性别、分析最受欢迎的APP以及分析最受欢迎的手机品牌。
实现过程主要使用了sklearn、pandas、numpy、pyplot等库由于数据量太大，没有展示数据
实现过程主要使用了sklearn、pandas、numpy、pyplot等库由于数据量太大，没有展示数据
4.53MB
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绘制模拟时钟：绘制以圆形时钟，含边缘、指针、刻度标识、刻度值，基于系统时间显示，并能模拟时钟动态过程。
以给定数据集（人行道监控数据）为依据，绘制某个人行道的相关图形：A、某月某天24小时中各小时监控数据的平均人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为hour，纵轴为该hour的平均人数；
（5个路口数据的曲线显示）B、某月每天在该人行道通过的总人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为MDate，纵轴为该MDate的汇总人数；
（5个路口数据的曲线显示）
以给定数据集（人行道监控数据）为依据，绘制某个人行道的相关图形：A、某月某天24小时中各小时监控数据的平均人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为hour，纵轴为该hour的平均人数；
（5个路口数据的曲线显示）B、某月每天在该人行道通过的总人数，分别绘制成柱状图与折线图：横轴为MDate，纵轴为该MDate的汇总人数；
（5个路口数据的曲线显示）
2024/4/17 17:27:26
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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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