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文中的两个word分别是在二维和三维下海浪的波形图（有所提供的matlab源程序生成） bopu.m是标准的p-m谱，输入风级数和频率数得到该风级下的p-m谱erweihailangboxing.m是生成三维海浪波形的源程序，输入风级数，频率数和角度数得到该风级下的海浪波形；hailangboxing.m是生成二维海浪波形的源程序，输入风级数和频率数得到该风级下的海浪波形；SDwave.m是分形法所用的源程序，与本线性得加法所采用的 方法不一样。。纯属我毕设的客串。。所得波形为二维的海浪。

【实例简介】ResNet_Attention（CBAM，SE） 官方说明： ， 所需环境 Ubuntu20.04 GTX 1080Ti Python3.7 PyTorch 1.7.0 CUDA10.2 CuDNN7.0 使用方法（带有CIFAR10的trian） 该模型的主干是ResNet。 在我们的培训中，我们使用CIFAR10作为数据集。 # To train with Se python train_CIFAR10.py --prefix 4 --device 1 --epoch 160 --att_type se # To trian with CBAM python train_CIFAR10.py --prefix 5 --device 1 --epoch 160 --att_type cbam 验证结果 ResNet50（训练了160个时代）ACC@1=93.41% A

流程图绘制VISIO模板流程图绘程图VISIO模板设计

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

有关电磁场是与计算的方法，包括FDTD ，FEM ，IDTE 包括相关MATLAB代码

少儿编程:疯狂接苹果小游戏源码(scratch 3.0)

遗传算法是解决排课问题的最好方法，本程序采用文本格式，程序中附带的说明也是我见过的最详尽的。此外，这是一个三维排课问题的程序，把这个搞懂之后，任何排课问题也就是小菜一碟了。

java项目实战 坦克大战 eclipse工程文件 内含源码与素材（详见此:https://blog.csdn.net/hza419763578/article/details/80784360）

工程硕士开题报告答辩PPT,软件工程硕士供需要的同学参考

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