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2024/5/21 22:50:09
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提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。
2024/5/20 18:55:43
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用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取.rar
2024/5/18 21:01:19
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1、经典Labview自定义控件素材包；
2、已分类进行素材包整理；
3、素材包内包含多种不同大小的控件；
4、开发人员可以对其中的任意控件进行复制到自己当前工程中进行使用；
2、已分类进行素材包整理；
3、素材包内包含多种不同大小的控件；
4、开发人员可以对其中的任意控件进行复制到自己当前工程中进行使用；
2024/5/18 21:20:30
4.37MB
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一个很简单的仿京东分类UI，帮助你很好的理解RecycleView和Ftagment
2024/5/18 4:21:52
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defGMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):'''高斯混合聚类算法:paramiterMax:最大迭代次数:paramgmm:保存gmm模型的数据:return:簇划分结果'''step=0m=len(dataset)flagMat=np.mat(np.zeros((m,1)))#保存每个样本的簇标记lateProbMat=np.mat(np.zeros((m,3)))#保存后验概率whilestep3):k+=1print(k)mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','sr','dr','＜r','pr']#画出所有样例点属于同一分类的绘制同样的颜色foriinrange(numSamples):
2024/5/18 3:22:23
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为了解决分类问题中的高维而导致的维数灾难问题，提出了Fisher算法和基于核的Fisher算法的分类器设计方法
2024/5/18 2:20:41
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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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