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贪吃蛇游戏
对贪吃蛇游戏用VC++进行实现，包含了游戏里的主要功能，加入了关卡设置。
- 2022-03-20 23:58:42下载
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蝴蝶效应图
本文利用经典的四阶龙格库塔方法计算洛伦茨方程，并画出相应的蝴蝶效应图。而且此程序具有可扩展性，可用于计算其他系统（比如达芬系统，若斯勒系统等等）以及画出相应的图形。
- 2023-05-28 15:45:03下载
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语音识别HTK源码程序
这是隐马尔可夫工具集的一个源码，用于语音识别的实现，语音识别,HTK,源码,HMM,隐马尔可夫链的实现，此代码可以作为参考和学习
- 2022-04-21 03:44:08下载
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信息检索袋
应用背景该代码执行创建包的话，随着堵塞和停用词去除， ； ；计算机视觉词袋模型 ；（弓模型）可以应用于 ；图像分类，通过处理图像的特征词。在文档分类中，一个单词的袋子，是一个稀疏向量的单词的出现计数，这是，一个稀疏的，直方图和，通过词汇。计算机视觉，一个视觉词汇的袋，是一个具有局部图像特征的词汇的出现计数的向量。关键技术Python是随着使用的词典在Python。用弓模型来表示图像，图像可以被视为文档。同样，“文字”在图像中需要被定义。要做到这一点，它通常包括以下三个步骤： ；特征检测、特征描述，并生成。[ 1 ] ；一个弓模型的定义可以是“直方图表示基于独立特征”。[ 2 ] ；基于内容的图像检索（CBIR）出现在这个图像表示技术的早期采用者。[ 3 ]
- 2023-04-25 02:50:03下载
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C++ ItemCF
UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一
- 2022-03-26 08:57:57下载
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Zju2112 Dynamic Rankings
- 2023-03-30 15:35:03下载
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TSA趋势检验算法
通过程序，可以对时间序列数据进行趋势检验分析，TSA突变趋势分析程序可以广泛应用于动力学和水文时间序列数据的检验之中。
- 2022-07-02 15:37:11下载
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粒子群优化算法 C 代码
粒子群优化算法的 C 代码
- 2022-07-10 03:12:01下载
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分子动力学模拟技术的源代码
- 2022-03-21 10:57:09下载
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哈夫曼编码构造 c++程序
哈夫曼编码构造 c++程序 -Huffman coding structure c procedures
- 2022-05-07 06:24:23下载
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