MATLAB implementation of SPIHT (without Arithmatic coding stage). ％ Performance evaluation : this toolbox VS. SPIHT ％ Test image: lena512.raw ％ bpp SPIHT(dB) This code(dB) ％ 0.1000 29.8107 29.3202 ％ 0.2000 32.7202 32.2514 ％ 0.3000 34.5479 34.0331 ％ 0.4000 35.8422 35.4857 ％ 0.5000 36.8623 36.5939 ％ 0.6000 37.6650 37.3759 ％ 0.7000 38.2581 38.0491 ％ 0.8000 38.9390 38.7058 ％ 0.9000 39.5218 39.3437
標(biāo)簽： implementation Performance Arithmatic evaluation
上傳時(shí)間： 2013-12-08
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wavelet transform and Wavelet coding
標(biāo)簽： transform wavelet Wavelet coding
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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C++ Coding Standards: 101 Rules, Guidelines, and Best Practices By Herb Sutter, Andrei Alexandrescu
標(biāo)簽： Alexandresc Guidelines Standards Practices
上傳時(shí)間： 2015-10-08
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The Scalable Video Coding(SVC) draft specification version 8 was released by Joint Video Team(JVT) on Oct,2006. JVT is formed by ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG.
標(biāo)簽： Video specification Scalable released
上傳時(shí)間： 2015-10-11
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Scalable Wavelet Coding for Synthetic/Natural Hybrid Images IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology
標(biāo)簽： Transactions Synthetic Scalable Circuits
上傳時(shí)間： 2015-10-18
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加洲大學(xué)Leo Breiman編寫的Random Forests(隨機(jī)器森林)各個(gè)版本的fortran代碼 可以實(shí)現(xiàn)分類,以及回歸!
標(biāo)簽： Breiman Forests fortran Random
上傳時(shí)間： 2015-10-22
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介紹隨機(jī)森林(Random Forest)最早的,最經(jīng)典文獻(xiàn)!LEO BREIMAN.Random Forests.Machine Learning, 45, 5–32, 2001
標(biāo)簽： Random Learning BREIMAN Forests
上傳時(shí)間： 2015-10-22
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組合學(xué)習(xí)算法的新方法--隨機(jī)森林(Random Forest,RF),用于處理高維問題,可以得到滿意的效果!
上傳時(shí)間： 2015-10-22
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Conditional Random Field（CRF）是重要的串學(xué)習(xí)模型，廣泛用于自然語言處理的各個(gè)領(lǐng)域。CRF++是CRF的一個(gè)高效的實(shí)現(xiàn)，具有可擴(kuò)展性好，功能強(qiáng)大的優(yōu)點(diǎn)。
標(biāo)簽： Conditional Random Field CRF
上傳時(shí)間： 2015-10-23
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Video coding using the H.264 MPEG-4 AVC compression standard
標(biāo)簽： compression standard coding Video
上傳時(shí)間： 2015-10-25
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