CmpE300-救济算法在该项目中,通过MPI库使用并行编程。
该项目的目的是使用救济算法选择权重最高的要素。
处理器的数量和具有实例特征的数据集作为输入给出,对于每个处理器,最热门的特征列在程序末尾。
更多详细信息在报告中。
2024/2/13 16:34:38 216KB
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LFM算法是来源于论文《Detectingtheoverlappingandhieerarchicalcommunitystructureincomplexnetworks》,文档中包含该算法的python的源码,以及用到的数据集,仅供大家学习参考。
2024/2/12 14:55:22 6KB 社区发现 重叠社区 Python LFM
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使用python手动实现了SVM支持向量机,包括其中二次规划的求解(调用cvxopt包),实现了软间隔及核技术,以及对数据集及分类效果的可视化!建议配合我的SVMPPT一起学习SVM不是直接调用sklearn的SVM!!
2024/2/12 14:53:06 366KB SVM 支持向量机 软间隔 核函数
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WS375-2012疾病管理基本数据集第2部分:高血压患者健康管理
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tensorflow利用Inception-v3实现迁移学习。
加载已有的模型,作为新任务提取特征的操作,实现分类迁移。
包含完整的代码和数据集
2024/2/11 4:10:25 84.53MB tensorflow Inception-v3 迁移学习
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CambridgeUROP2020:CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者:亨利·林(HenryLim)背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面,并调节哺乳动物的许多过程,包括体温,血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间,因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题,我们结合了对周期性结构,进化保护和无监督机器学习的理解,以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法(按周期性结构的循环排序(CYCLOPS))利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构,CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据,再使用按时间排序的鼠标和人类数据,对CYCLOPS进行了验证,并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40 15.52MB JupyterNotebook
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植物叶片识别公开Flavia数据集,共32种植物。
2024/2/10 20:44:08 16.53MB 叶片识别
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CycleGAN数据集。

















2024/2/10 13:09:03 111.45MB 数据集
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为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起。
数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x',y',z',那么这组数据的表示只用x'和y'两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那就得把这两个坐标之间的变换矩阵存下来。
2024/2/9 12:16:16 3KB PCA
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标准数据集是由澳大利亚地面机器人中心(提供的,由其学者分别在大学停车场和维多利亚公园中驾驶图中所示的自主地面车辆进行实地采集得到,分别称为“”停车场数据集和“”维多利亚公园数据集。
2024/2/8 16:04:55 1.67MB matlab
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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