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shendutuxiang
- 由生成的深度图象数据用平滑算子和差分方法求曲面的高斯曲率和平均曲率
JZN_STU
- 建立一学生学习成绩的数据文件，每一个学生的成绩记录包括学号、姓名、外语成绩、高等数学成绩、离散数学成绩和平均成绩等六项数据，请你设计一个以下功能的成绩管理程序。 2.功能描述： （1）输入每一个学生的成绩，计算平均成绩； （2）可分屏表列成绩文件score所有成绩记录； （3）根据学号查询学生的成绩和平均分； （4）根据姓名查询学生成绩和平均分； （5）按平均分查询各分数段学生记录； （6）按平均分统计各分数段学生人数，所占总人数的百分比，用直方图描述； （7）按
lvbochengxu
- 假定中值滤波程序的采样次数为3，要求将三次采样后的数据分别存放在寄存器R2、R3、R4中，滤波结果放在R3中 去极值平均滤波程序，要求连续采样18次，并将采样后的数据存放在内部RAM的70H到81H单元中，最后的滤波结果存放在寄存器R1中-Assumed that the median filter of the sampling frequency of the procedure for 3, requested that the three samples, respective
getLDayDataAndAnalysis_20090520
- 读取通达信日线数据，并且可以判断股价与移动平均线的关系。-Read the letter on-line access to data, and can determine the price and the relationship between moving average.
ndnanfilter
- NDNANFILTER N维零相位数字滤波器，忽略NaN的。 短语法： [年，钨] = ndnanfilter（十，HWIN，女） 短输入： X - 有/无NaN的多维数据。 HWIN - 窗口的名称（默认情况下移动平均的Nd： rectwin ）。 的F - 向量指定为每个维窗口半宽度。 短暂输出： Ÿ - 过滤/平滑X数据与零相移（如X!一样大小）。 W - N维是通过一种特殊的子函数生成的中心对称的窗口称为
Holdrange
- 第一步： 将每年所需年生物温度BT、年平均降水量Aap、可能蒸散率PER栅格数据放到同一文件夹下并按以下命名规则命名。 图层 命名 年生物温度BT： bt 年平均降水量Aap： aap 可能蒸散率PER： per 第二步： 点击“选择路径”，选择第一步保存文件的文件夹。 第三步： 点击“Holdridge计算”，系统运行结束后，弹出“已完成Holdridge计算”对话框。 完成文件保存在第二步所选路径文件夹下，自动命名为“Holdridg
k-means
- 数据挖掘-聚类分析：k-平均(k-Means)算法实现（C++） -Data Mining- Cluster Analysis: k-average (k-Means) algorithm (C++)
zhudianneicha
- 通过逐点内插法由不规则数据点的高程求格网点的高程信息，利用加权平均，附上了已知数据。-Through a point-by-point interpolation grid points irregular data point elevation and elevation information using the weighted average, enclose the known data.
ECGdenoise
- 利用FIR、小波变换和算术平均法去噪对心电数据处理-Use FIR, wavelet transform and arithmetic average method for de-noising of ECG data processing
averagelight
- 基于ＨＳＶ空间处理图像每个像素点的数据，求图像平均亮度-HSV space-based image processing each pixel data, find the average brightness of the image
LDA_KNN_OA
- KNN是有监督的分类算法，将测试点归类为其K个进邻点中出现次数最多的类别。KNN_Cla 1.利用所有带标记的数据作为train数据，调用KNN分类函数KNN_Cla（）对整个图像进行分类，得到整个图像的分类结果图。 2.随机在所有带标记的数据中选择train和test数据（50 train数据，50 test数据）然后进行kNN分类。随机选择10次，计算总体分类精度OA，然后求平均结果，作为最终对算法的评价。K值依次选择1,3,5,7,9,11，分别用这6种K的取值进行kNN算法
data
- 基于t160数据，利用功率谱分析的方法，确定北京站(站号：33) 1951-2001年冬季平均气温的显著周期-Based t160 data, using the method of power spectral analysis to determine the Beijing Railway Station (station number: 33) 1951 2001 winter average temperature of significant periods
DeepFace
- DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高
数字图像处理Matlab
- IHS变换和加权平均两种方法对图像进行处理，内附有实验数据(IHS transform and weighted average two methods of image processing, with experimental data)
超前滞后相关+滑动平均
- 修改了超前滞后相关函数关于相关系数检验的部分程序，避免了样本数太大检验不了的情况。matlab中调用smooth函数后头尾是有数据的，不符合气象统计滑动平均的原理，按照公式编了一个能直接用的滑动平均。