在不同解包裹算法中,最小费用流(MCF)解包裹法可以限制残差点误差远程扩散,并将误差优先限制在低相干区域,有利于保证高相干区域解包裹结果不受干扰,精度较高,但残差点数量较多时计算效率很低。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。
2024/4/1 18:26:47
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识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
2024/3/24 15:29:46
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以matlab为平台进行图像处理，预处理银行卡卡号后进行卡号定位，并自动切割出卡号部分的图像。
代码注释明确，适合小白阅读。
代码注释明确，适合小白阅读。
2024/3/10 22:43:20
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联系我们通过不和谐通过目标该项目的目标是扩展MTGJSONv4协议，并为预处理SQLite下载提供一个选项。
请正确编辑。
一旦做到这一点，我们就不再依赖它们的卡数据了，除了拉扯。
关于我们MTGJSON和MTGSQlive是卡的开源数据库创建和分发工具，特别是和格式。
您可以找到具有所有属性的文档。
要提供反馈和/或错误报告，请因为这是我们与公众沟通的最佳方式。
如果您想加入或协助项目的开发，可以与进一步讨论。
如何使用注意：这些是编译您自己SQLite文件的构建方向。
如果您正在寻找预编译SQLite文件，则可以从下载它。
该系统是使用Python3.7构建的，因此
请正确编辑。
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您可以找到具有所有属性的文档。
要提供反馈和/或错误报告，请因为这是我们与公众沟通的最佳方式。
如果您想加入或协助项目的开发，可以与进一步讨论。
如何使用注意：这些是编译您自己SQLite文件的构建方向。
如果您正在寻找预编译SQLite文件，则可以从下载它。
该系统是使用Python3.7构建的，因此
2024/3/3 22:55:38
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纠错：上次资源是两个季度的购物篮信息，不是两年的信息，特此更正！现重新上传本资源。
productList是商品的详单，productAttribute是商品相关属性。
brandList是品牌的详单，brandAttribute是品牌相关属性。
两个sale文件是两季度的购物栏数据（已经预处理好）。
可用于关联分析相关算法的学习。
productList是商品的详单，productAttribute是商品相关属性。
brandList是品牌的详单，brandAttribute是品牌相关属性。
两个sale文件是两季度的购物栏数据（已经预处理好）。
可用于关联分析相关算法的学习。
2024/2/26 14:24:18
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硕士论文心电信号预处理算法研究。
硕士论文心电信号预处理算法研究包括对心电信号中基线漂移及工频干扰的去除心电信号预处理
硕士论文心电信号预处理算法研究包括对心电信号中基线漂移及工频干扰的去除心电信号预处理
2024/2/19 20:51:23
4.42MB
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配套的相关资料，好东西。
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
菜菜的课程，看了就知道是好东西了。
01决策树课件数据源码02随机森林03数据预处理和特征工程04主成分分析PCA与奇异值分解SVD05逻辑回归与评分卡06聚类算法Kmeans07支持向量机上08支持向量机下09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归010朴素贝叶斯011XGBoost
2024/2/5 9:49:43
153.32MB
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由于苹果收割机器人的工作效率低下，要实现商业化还有很长的路要走。
机器性能和延长的操作时间是提高收割机器人效率的两个研究方面，本研究着眼于延长的操作时间并提出了一种全天候的操作模式。
由于光线，温度，湿度等因素的影响，夜间的工作环境比较复杂，限制了苹果收割机器人的工作效率。
根据某些规则，为辅助光选择了三种不同的人造光源（白炽灯，荧光灯和LED灯），以便可以捕获苹果夜视图像。
此外，通过颜色分析，比较了夜景和自然光图像，以发现夜视图像的颜色特征，并使用直观的视觉和差异图像方法分析了噪声特征。
结果表明，白炽灯是夜间工作的苹果收割机器人的最佳人工辅助灯，苹果夜视图像中包含的噪声类型是高斯噪声与一些盐和胡椒噪声的混合。
该预处理方法可以为后续图像处理提供理论和技术参考。
机器性能和延长的操作时间是提高收割机器人效率的两个研究方面，本研究着眼于延长的操作时间并提出了一种全天候的操作模式。
由于光线，温度，湿度等因素的影响，夜间的工作环境比较复杂，限制了苹果收割机器人的工作效率。
根据某些规则，为辅助光选择了三种不同的人造光源（白炽灯，荧光灯和LED灯），以便可以捕获苹果夜视图像。
此外，通过颜色分析，比较了夜景和自然光图像，以发现夜视图像的颜色特征，并使用直观的视觉和差异图像方法分析了噪声特征。
结果表明，白炽灯是夜间工作的苹果收割机器人的最佳人工辅助灯，苹果夜视图像中包含的噪声类型是高斯噪声与一些盐和胡椒噪声的混合。
该预处理方法可以为后续图像处理提供理论和技术参考。
2024/2/1 15:22:21
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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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