這是一個(gè)分別用Bezier曲線和B樣條曲線進(jìn)行曲線擬合的例子 程序用VB6.0中文版編寫 例子中需要一個(gè)窗體和一個(gè)按鈕（使用默認(rèn)的名字） 在本例中，黑色的線條是對(duì)坐標(biāo)系上各點(diǎn)的直接連線 黃色的線僅對(duì)點(diǎn)間連線進(jìn)行近似擬合，并不通過每一個(gè)點(diǎn)，使用的是B樣條曲線 藍(lán)色的線通過除第一個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)之外的每一個(gè)點(diǎn)，使用的是Bezier曲線
上傳時(shí)間： 2014-11-06
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//最小二乘法直線擬合 m_FoldList為關(guān)鍵點(diǎn)(x,y)的鏈表 擬合直線方程(Y=kX+b)
標(biāo)簽： m_FoldList 直線 kX 最小二乘法
上傳時(shí)間： 2015-04-06
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提出了一種基于樣本的分級(jí)檢索 MPEG 視頻的新方法:首先用I 幀的dct_dc_size 字段快速粗檢,然后用斷層攝影(tomography)法分析B 幀運(yùn)動(dòng)矢 量的時(shí)空分布特性以進(jìn)一步縮小結(jié)果集,最后用DC 圖像的精確匹配方法驗(yàn)證檢索結(jié)果.試驗(yàn)結(jié)果表明,本方法 所需計(jì)算量較小,且可保證較高的檢索精度.
標(biāo)簽： dct_dc_size tomography MPEG 幀
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.
標(biāo)簽： Description Randomness Attribute Filtered
上傳時(shí)間： 2015-04-10
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Description: S-ISOMAP is a manifold learning algorithm, which is a supervised variant of ISOMAP. Reference: X. Geng, D.-C. Zhan, and Z.-H. Zhou. Supervised nonlinear dimensionality reduction for visualization and classification. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.6, pp.1098-1107.
標(biāo)簽： Description supervised algorithm S-ISOMAP
上傳時(shí)間： 2015-04-10
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B/S的教育部群組管理 JSP頁(yè)面 可以參考
上傳時(shí)間： 2014-12-05
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b樹的C++實(shí)現(xiàn),運(yùn)用模板實(shí)現(xiàn)B樹 簡(jiǎn)單明了
上傳時(shí)間： 2015-04-11
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移動(dòng)通信用愛爾蘭B圖表產(chǎn)生程序。可以在MATLAB6.5上運(yùn)行
標(biāo)簽： MATLAB 6.5 移動(dòng)通信 圖表
上傳時(shí)間： 2014-11-30
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R樹與B樹的混合樹，在這個(gè)程序里面可以直接用R樹和B樹
標(biāo)簽： 樹
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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等級(jí)考試命題預(yù)測(cè)試卷模版——全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試命題預(yù)測(cè)試卷一(一級(jí)B試卷)
標(biāo)簽： 測(cè)試 等級(jí)考試 模版 計(jì)算機(jī)等級(jí)考試
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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