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fast Ica matlab算法,经过试验验证了,希望对大家有用处
fast Ica matlab算法,经过试验验证了,希望对大家有用处-fast algorithm, the test after test, we hope to be useful
- 2023-07-30 05:00:03下载
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图像增强算法
资源描述实现频域内的图像增强,采用傅里叶变换方法
- 2022-02-15 07:49:26下载
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% [nearest_neighbours] = find_nearest_neighbours( database, desc, max_dist )
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% [nearest_neighbours] = find_nearest_neighbours( database, desc, max_dist )
% Find the indices of the nearest neighbours of the given desriptors in the近邻点寻找算法,在非线性时间序列中很有用,是常用的算法- [Nearest_neighbours] = find_nearest_neighbours (database, desc, max_dist) Find the indices of the nearest neighbours of the given desriptors in the neighbor-point search algorithm, the nonlinear time series of very useful, is a commonly used algorithm
- 2022-05-24 09:30:26下载
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math, matrix operations
数学运算,矩阵运算的说明共式,包括求逆,行列式等-math, matrix operations-a total of the note, including inversion, as Determinant
- 2022-01-29 01:44:19下载
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工业数学
Industrial Mathematics
- 2022-11-08 06:25:03下载
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使用正交多项式完成数据拟合。程序对读入的gps采样点完成曲线拟合。...
使用正交多项式完成数据拟合。程序对读入的gps采样点完成曲线拟合。
- 2023-08-25 18:15:02下载
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接口 glcd
图形液晶显示
此项目中使用的图形液晶显示是 128 x 64 像素为单位),它有 64 行和 128 列的地方。电源电压是 5V 匹配的大多数微控制器的电压。JHD12864J 模块使用 8 位数据总线 (DB0 — — DB7)。尽管如此,它是向其他像 T6963C 的液晶显示器系列比较直截了当模块。JHD12864J 是一分为二逻辑控制器 #1 (CS1) 驾驶的显示和控制器 #2 (CS2) 驾驶的右半部分的左半部分。这些两部分映射到的物理显示区域直接。
RS 是等效于针 D/我作为表示在 JHD12864J 数据的工作表。它控制数据或命令行动 (D / 我 = 低 _ 命令 ;D / 我 = 高 _ 数据)。水平像素处理的 Y 地址计数器 (0-63)。命名原则不是我们的公约笛卡尔坐标系 (x y) 在中学学到的一样。Y 地址指示在水平方向上的列位置。为什么只有 64 个像素,但不是 128 像素吗?因为液晶屏逻辑上 spitted 的一半与控制器 #1 (CS1) 驾驶左边一半的显示器和控制器 #2 (CS2) 驾驶的右半部分。我们需要单独处理每个半。
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- 2022-05-22 17:39:56下载
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Keil C51程序设计中几种精确延时方法
实际的单片机应用系统开发过程中,由于程序功能的需要,经常编写各种延时程序。延时时间从数微秒到数秒不等。对于许多C51开发者,特别是初学者,编制非常精确的延时程序有一定难度。本文从实际应用出发,讨论几种实用的编制精确延时程序和计算程序执行时间的方法,并给出各种方法使用的详细步骤,以便读者能够很好地掌握理解。
- 2023-02-13 08:55:03下载
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ASCII数据块显示
ASCII数据块显示-ASCII data block shows
- 2022-08-08 09:39:28下载
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C++实现基于用户的协同过滤
算法过程:1).读入数据,将数据用user_brands存起来,同时建立userid_id,再建立id_brands 2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids,根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat 3).为每个用户推荐产品: 3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused; 3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i): 3.2.1).找到与用户u最近的k个用户 对于每一个没用过的物品i: 3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√ 3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加 3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户; 代码:UCF.cc(用户协同过滤核心代码):#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include
- 2023-03-01 07:45:04下载
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