资源列表
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[化学计算] bader charge analysis
说明：bader charge analysis linux_64<alicexx> 在 2020-10-15 上传 | 大小：928.26kb | 下载：0
[图形图像处理(光照,映射..)] 混沌加密
说明：最近参加一个图像信息安全与人工智能结合的比赛，评审后专家说要有一个应用场景，做了一个基于加密图像的身份认证场景程序，pyqyt5写的from PyQt5.QtWidgets import *import sysfrom PyQt5.QtCore import Qtfrom PyQt5.QtGui import *from<948312773@qq.com> 在 2020-10-15 上传 | 大小：1.43kb | 下载：1
[源码下载] axidma_benchmark
说明：axidma_benchmark bperez<abbas.virtual> 在 2020-10-15 上传 | 大小：14.43kb | 下载：0
[调试] EnquettarM
说明：暗黑2可以把TBL文件转换成excel文件，也可把excel转换成TBL文件，<LJC568168> 在 2020-10-16 上传 | 大小：321.43kb | 下载：0
[编辑] qdot
说明：Continuum limit of gauge covariant discretization In Sec. 3.3.3, we have shown that the correct continuum limit holds for the approximations of the Örst-order gauge covariant derivatives. In order to prove Eq. (3.37) for the second-order derivatives<abdofaraji> 在 2020-10-16 上传 | 大小：12.84kb | 下载：0
[matlab例程] L2_1
说明：编写一个名为Perce的函数，用它来实现感知器算法。 函数的输入/输出有： （a）一个N*d维的矩阵X，它的第i行是第i个数据向量； （b）一个N维列向量y，y的第i个元素包含了类（-1，1），并且该类与相应的向量相互对应； （c）用向量w_ini初始化参数向量；并且返回估计参数向量； 假设函数最大迭代次数为10000。(Write a function called Perce to implement perceptron algorithm. The input / out<zilong1999> 在 2025-09-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[人工智能/神经网络/遗传算法] 2
说明：（a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate<zilong1999> 在 2020-10-16 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[其他小程序] L4_1
说明：a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上和分别属于+1类和-1类，请在上述数据集的两类中各随机抽取150个样本作为训练集，运用Logistic regression算法得到的分类面，然后对余下的各5<zilong1999> 在 2025-09-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[人工智能/神经网络/遗传算法] L4_3
说明：实验数据集为：(0.697 0.460)、(0.774 0.376)、( 0.634 0.264)、(0.608 0.318)、(0.556 0.215)、(0.403 0.237)、(0.481 0.149)、(0.437 0.211)、(0.666 0.091)、(0.243 0.267)、(0.245 0.057)、(0.343 0.099)、(0.639 0.161)、(0.657 0.198)、(0.360 0.370)、(0.593 0.042)、(0.719 0.103)、(0.3<zilong1999> 在 2025-09-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[图形图像处理(光照,映射..)] ASIFT_slides_20min_v5
说明：ASIFT算法就是为了解决SIFT、ORB、SURF等特征描述算子倾斜匹配的问题。上面的这些算法可以很好的应对尺度、旋转情况下的匹配，但是对于倾斜影像的特征点匹配只能提取很少量的特征，所以作者提出ASIFT来解决这个问题。(If a physical object has a smooth or piecewise smooth boundary, its images obtained by cameras in varying positions undergo smooth apparen<120352820> 在 2025-09-19 上传 | 大小：6.19mb | 下载：1