Codedemoforsingle-pixelimaging(SPI)withdifferentreconstructionmethodsincluding[1]differentialghostimaging(DGI)[2]gradientdescent(GD)[3]conjugategradientdescent(CGD)[4]Poissonmaximumlikelihood(Poisson)[5]alternatingprojection(AP)[6]sparserepresentationcompressivesensing(Sparse)[7]totalvariationcompressivesensing(TV)
2024/12/13 16:31:41
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基于稀疏表示的人脸识别系统设计采用sparse中的L1-normminimization基于经典入门论文《facerecognitonviasparserepresentation》MATLAB程序，完全运行，包含基本GUI设计和完整代码可以参考说明一步步跑下来，希望能帮助大家
2024/6/18 7:33:27
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LTSPICE电路仿真软件凌力尔特公司推出LTspiceIV，这是其免费SPICE电路仿真软件LTspice/SwitcherCADIII所做的一次重大更新。
LTspiceIV具有专为提升现有多内核处理器的利用率而设计的多线程求解器。
另外，该软件还内置了新型SPARSE矩阵求解器，这种求解器采用汇编语言，旨在接近现用FPU(浮点处理单元)的理论浮点计算限值。
当采用四核处理器时，LTspiceIV可将大中型电路的仿真速度提高3倍。
LTspiceIV具有专为提升现有多内核处理器的利用率而设计的多线程求解器。
另外，该软件还内置了新型SPARSE矩阵求解器，这种求解器采用汇编语言，旨在接近现用FPU(浮点处理单元)的理论浮点计算限值。
当采用四核处理器时，LTspiceIV可将大中型电路的仿真速度提高3倍。
2024/5/19 3:53:10
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该程序是以色列科学家michael关于稀疏表示字典训练的一种算法仿真，并附有应用该字典进行图象去噪的实例.应用该程序可以按照readme中的提示一步一步完成，先安装sparse-codingoflargesetsofsignals文件夹中的内容,再安装ksvd程序就可以运行了.
2023/10/8 17:25:08
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小波变换代码包。
调用形式：ww=DWT(N)N为数据大小，返回变换系数矩阵。
使用举例X=imread('lena256.bmp');X=double(X);%小波变换矩阵生成ww=DWT(a);%小波变换让图像稀疏化（注意该步骤会耗费时间，但是会增大稀疏度）X1=ww*sparse(X)*ww';
调用形式：ww=DWT(N)N为数据大小，返回变换系数矩阵。
使用举例X=imread('lena256.bmp');X=double(X);%小波变换矩阵生成ww=DWT(a);%小波变换让图像稀疏化（注意该步骤会耗费时间，但是会增大稀疏度）X1=ww*sparse(X)*ww';
2023/6/2 2:03:26
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多分类损失函数label.shape:[batch_size];pred.shape:[batch_size,num_classes]运用tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true,y_pred,from_logits=False,axis=-1)–y_true真实值，y_pred预测值–from_logits,我的理解是，如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就运用设为`False`, 如果预测结果未经过softmax就设为`True`.pred=tf.c
2022/11/5 23:53:30
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稀疏八度一种基于指针的稀疏八叉树数据结构。
有关线性实现，请参见。
··安装该库需求对等依赖关系。
npminstallmath-dssparse-octree用法点数import{Vector3}from"math-ds";import{PointOctree}from"sparse-octree";constmin=newVector3(-1,-1,-1);constmax=newVector3(1,1,1);constoctree=newPointOctree(min,max);constmyData={};constp1=newVector3(0,0,0);constp2=newVector3(0,0,0.5);octree.insert(p1,myData);octree.move(p1,p2);octree.get(p2);//
有关线性实现，请参见。
··安装该库需求对等依赖关系。
npminstallmath-dssparse-octree用法点数import{Vector3}from"math-ds";import{PointOctree}from"sparse-octree";constmin=newVector3(-1,-1,-1);constmax=newVector3(1,1,1);constoctree=newPointOctree(min,max);constmyData={};constp1=newVector3(0,0,0);constp2=newVector3(0,0,0.5);octree.insert(p1,myData);octree.move(p1,p2);octree.get(p2);//
2015/1/12 13:40:28
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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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