在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
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T100，tiptopWebService资料 懂的来（顾问公司基本不会教你的），这是我和另一个同事花了一个星期研究的，所以资源分是高了点，但是对公司内部整合非常有用（移动端也是这个方法）
2024/8/16 2:31:46
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R_training_Project_1使用R项目1进行数据分析：使用NHTS2017数据集进行探索性数据分析调查名称：017全国家庭旅行调查-加利福尼亚附加项目资料来源：:团队Spreasheet数据说明包含CSV文件1.householddata2.locationdata3.persondata4.Tripsdata5.vehiclesdata贴标尝试使用thsc-nhts17-caltranscodebook.xlsx标记值使用字典tsdc-nhts17-caltrans-datadictionary.pdf了解数据缺失值缺少的值已编码为lile-9，-8，-7等。
检查标签是否正确指示1.Importingandunderstandingthedata2.Examplesofdataaggreg
检查标签是否正确指示1.Importingandunderstandingthedata2.Examplesofdataaggreg
2024/6/7 11:30:07
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这是Coursera的IntrotoDataAnalysisforPython课程使用的美国人口普查数据，里面包含CSV数据文件和一个PDF说明文件，解释了每个变量的意义。
2024/1/22 9:11:14
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该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。
训练数据由两个微博主题组成，每个主题各一百条，内含标注及数据说明。
情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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2023/10/4 17:14:13
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土壤PH值数据来源于FAQSoilGrids，压缩文件包括：tif格式数据和数据说明。
由于数据量大，大量数据不能上传（包括不同深度的土壤PH值、有机质碳含量、土壤质地等），有需要可私信。
由于数据量大，大量数据不能上传（包括不同深度的土壤PH值、有机质碳含量、土壤质地等），有需要可私信。
2023/6/7 21:07:13
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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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