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LDPC（c语言源代码）
本代码是关于ldpc的编译码源代码，用的是c++语言，可以运行并且相关的矩阵文件都在附件里，可以通过这套程序来系统的学习通信的整个框架知识，希望能造福于后人
- 2022-11-08 07:50:03下载
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人脸追踪 FaceTrace
应用背景
人脸识别 人脸追踪
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- 2022-08-14 06:55:42下载
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c#实现A*算法
采用C#软件，在vs平台上，实现8数码的演示。可以实现自动和手动的功能，功能基本和浙江工业大学的人工智能软件类似。
- 2022-03-04 05:48:57下载
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通过热传导方程中厚板的温度分布
代码模型中的温度分布薄板由离散化的热传导方程。雅可比和高斯-赛德尔迭代方法用于获取解决方案。
- 2022-02-09 21:51:34下载
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harris角点检测代码
资源描述
C++编写harris角点检测代码,
一、Harris角点检测基本理论（要讲清楚东西太多，附录提供文档详细说明）
1.1 简略表达：
角点：最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的点，即Ix、Iy都较大
边缘：仅在水平、或者仅在竖直方向有较大的变化量，即Ix和Iy只有其一较大
平坦地区：在水平、竖直方向的变化量均较小，即Ix、Iy都较小角点响应
R=det(M)-k*(trace(M)^2) (附录资料给出k=0.04~0.06，opencv指出是0.05-0.5，浮动较大)
det(M)=λ1*λ2 trace(M)=λ1+λ2
R取决于M的特征值，对于角点|R|很大，平坦的区域|R|很小，边缘的R为负值。
- 2022-07-25 06:59:05下载
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opengl 茶壶
此程序绘制在 visual studio c + + 的计算机图形 3D 对象中使用 opengl 的犹他茶壶。此代码摘自补充材料，为 Chapter.This 程序为犹他茶壶、 茶杯和茶勺，使用数据集，并生成贝塞尔曲面使用 OpenGL 评价
- 2022-12-23 02:05:03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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边缘检测代码
源码是关于边缘检测的代码，可以对检测图像中的边缘，能够很好的对一些非边缘物体进行图像的基本处理，使之消失 ，不影响整个边缘的检测！！！！！
- 2023-04-18 22:00:03下载
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FUNCTION ESTIMATION WITH NEWTON CLOSE LOOP and ROMBERG METHOD.
FUNCTION ESTIMATION WITH NEWTON CLOSE LOOP and ROMBERG METHOD.-FUNCTION ESTIMATION WITH NEWTON CLOSE LOOP and ROMBERG METHOD.
- 2022-05-16 15:22:24下载
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University of Hong Kong, David W. Cheung wrote "A General Incremental Techn
香港大学David W. Cheung编写了一个用于维护发现的关联规则的通用增量技术&fpp2，用于解决数据库更新挖掘关联规则的算法中。
- 2022-05-19 16:30:30下载
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