智能健康SistemaInteligentedeSalud和FarmacosAPI
2025/7/5 4:21:24
39KB
本资源以matlab作为开发工具，采用形态学和matlab自带的分割函数，实现对图片中字符的分割和本地存储，同时将分割出的所有字符进行显示，实验效果特别好。
自带测试图片，方便调试学习。
自带测试图片，方便调试学习。
2025/7/5 0:13:14
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将雷达回波信号写为如下稀疏形式：其中为基矩阵，为待求系数列向量。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。
2025/7/4 20:43:01
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模糊正则表达式2012年-模糊正则表达式模式匹配和捕获。
将Regex的匹配和捕获能力与Levenshtein距离算法的比较能力相结合。
将字符串匹配到模式并提取变量，即使输入文本与模式不完全匹配也是如此。
例如：模式：“我叫¿，我今年¿岁”输入：“我叫约翰，我今年30岁”得分：1.0变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字是”，“，我是”，“岁”]输入：“我叫John，今年30岁。
”得分：0.8285714285714286变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字”，“我是”，“岁。
”]在不明确的情况下，将返回所有有效结果。
例如：模式：“What¿s”输入：“到底是什么龙虾”得分：1.0提取1：变量：[“the”，“hellarelobster”]令牌：[“What”，“”，“s”]提取2
将Regex的匹配和捕获能力与Levenshtein距离算法的比较能力相结合。
将字符串匹配到模式并提取变量，即使输入文本与模式不完全匹配也是如此。
例如：模式：“我叫¿，我今年¿岁”输入：“我叫约翰，我今年30岁”得分：1.0变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字是”，“，我是”，“岁”]输入：“我叫John，今年30岁。
”得分：0.8285714285714286变量：[“John”，“30”]令牌：[“我的名字”，“我是”，“岁。
”]在不明确的情况下，将返回所有有效结果。
例如：模式：“What¿s”输入：“到底是什么龙虾”得分：1.0提取1：变量：[“the”，“hellarelobster”]令牌：[“What”，“”，“s”]提取2
2025/7/4 13:48:53
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