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二级分类:
基于matlab,读取图像文件并计算其图像对比度
基于matlab,读取图像文件并,并计算其图像对比度。
计算公式采用:各中心像素灰度值与四周8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。
注:直接运行,选取路径即可输出计算结果,十分方便。
适用于大量图片待计算时使用
2016/5/2 2:48:32
647B
matlab
图像对比度
1
论文研讨-一种基于CNN模型多元时间序列分类结构.pdf
一种基于CNN模型多元时间序列分类结构,佘强,李静林,多元时间序列分类问题是时间序列挖掘领域中的重要问题,目前的常规做法是使用基于欧氏距离或DTW距离的K近邻分类模型,或基于统计
2018/1/19 1:44:49
481KB
计算机应用技术
1
基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python实现
基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现,用户类似度用Pearson相关系数进行计算。
2021/2/6 12:54:55
7KB
Python
协同过滤
皮尔逊相关性
1
谱聚类以及多个相关聚类的matlab实现
K均值以及多种谱聚类的matlab实现,经过k近邻等方法实现
2015/2/18 20:04:36
15.08MB
谱聚类
1
结合投影与近邻操作的支持向量快速挑选方法
结合投影与近邻操作的支持向量快速挑选方法
2015/8/8 15:21:25
1.5MB
研究论文
1
Matlab机器学习WKNN,加权K近邻,含无数据包内含178个数据样本。
基于Matlab的机器学习WKNN,加权K近邻,含无数据包内含178个数据样本。
基于Matlab的机器学习WKNN,加权K近邻,含无数据包内含178个数据样本。
积分不够私信我
2022/9/4 1:58:55
10KB
Matlab
加权K近邻
1
基于特征选择的推荐系统托攻击检测算法
基于协同过滤的电子商务推荐系统极易遭到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.
2015/6/8 3:22:33
1.36MB
推荐系统;
托攻击检测;
特征选择;
朴素贝叶斯分类;
1
k近邻算法实例-预测入住地位facebook源数据集
机器学习knn算法一个案例的数据集(预测酒店入住地位)
2018/5/20 16:06:31
223.61MB
database
1
NW小世界网络
matlab生成NW小世界网络的程序,N表示生成网络的阶数,k表示网络中每个节点连接其最近邻节点的数目,p是在任意两个节点之间添加一条连边的概率
2018/7/26 11:25:43
818B
matlab
小世界网络
1
kinect深度图像去噪
单kinect静止场景多帧去噪,工夫域用中值,空间域用最近邻。
2017/4/4 3:37:47
3KB
kinect
opencv
c++
1
共 81 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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