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二级分类:
一种实时坏点检测和修复算法的matlab代码
实时坏点检测算法和基于梯度的坏点修复算法
2024/6/8 13:25:17
2KB
坏点修复
1
运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化MATLAB代码
运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化MATLAB源代码
548B
梯度增强
图像锐化
5种不同
MATLAB
1
深度强化学习DQN系列论文
深度强化学习系列论文,包括最基础的DQN,DQN模型改进,DQN算法改进,分层DRL,基于策略梯度的深度强化学习等等,论文基本源自顶会
2024/6/6 11:12:06
69.27MB
深度强化学习
DQN
1
由电磁表面积分方程产生的微分奇异积分的有效评估
通过积分方程方法解决电磁(EM)问题取决于对与格林函数有关的奇异积分的准确评估。
在使用具有Rao-Wilton-Glisson(RWG)基函数的矩量法(MoM)来求解表面积分方程(SIE)时,标量Green函数上的梯度算子可以移到基本函数和测试函数上,从而得到积分核中的1/R弱奇异点,其中R是观察点和源点之间的距离。
弱奇异积分可以使用众所周知的Duffy方法求值,但它需要进行两次数值积分。
在这项工作中,我们开发了一种通过使用局部极坐标系来评估奇异积分的新颖方法。
通过推导极坐标上积分的闭合形式表达式,该方法可以自动消除奇异性并将积分减小为一倍数值积分。
数值算例表明了该方法的有效性。
2024/6/1 14:46:15
782KB
Electromagnetic
scattering;
integral
equations;
1
卷积神经网络的训练流程图
所用的方法是梯度下降(Gradientdescent):通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动,来降低loss。
一次移动多少是由学习速率(learningrate)来控制的。
2024/5/10 21:09:10
16KB
卷积神经网络
1
Gpu版lightgbm的免编译安装文件
微软新开源的轻量级、高效率梯度提升树lightgbm工具。
已经编译好windows-gpu版本。
安装cuda和cudnn后,直接运行"pythoninstall-e."安装即可使用。
2024/5/5 5:04:42
90.49MB
lightgbm
GPU
梯度提升树
机器学习
1
图像处理梯度运算matlab
计算图像梯度,并将梯度图转换为可显示灰度图显示,便于观察
2024/4/27 12:34:35
415B
图像处理,梯度
1
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较很实用的一篇文章,拿来和大家共享
2024/4/26 3:32:32
540KB
差分算子
Roberts算子
sobel算子
Prewitt算子
1
数值分析:病态矩阵(HIlbert矩阵)的求解
使用Matlab语言编程,分别用Gauss消去,Jacobi迭代,Gauss-Seidel迭代,SOR迭代和共轭梯度法对Hilbert矩阵进行求解并绘制相关曲线。
2024/4/19 16:34:32
4KB
Hilbert矩阵
Gauss消去
GS迭代
超松弛迭代
1
共轭梯度法matlab程序
共轭梯度法matlab程序functionx=cg(A,b)tol=1e-10;r=b+A*b;w=-r;z=A*w;s=w'*z;t=(r'*w)/s;x=-b+t*w;fork=1:numel(b);r=r-t*z;if(norm(r)<tol)return;endB=(r'*z)/s;w=-r+B*w;z=A*w;s=w'*z;t=(r'*w)/s;x=x+t*w;end
2024/4/14 10:26:36
304B
共轭梯度法
1
共 261 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
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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
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