代码搜索：相差法
找到约 10,000 项符合「相差法」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/154133/5640256
bas 多项式回归m2.bas
Attribute VB_Name = "modMethod"
'多项式回归
Option Explicit
'全主元高斯-约当消去法求逆矩阵
'A(1 To m, 1 To m)：开始存放欲求逆的矩阵，最终存求逆的结果矩阵，m是自变量个数
Public Sub Invert(a() As Double)
Dim N As Integer, ep As Double
www.eeworm.com/read/476059/6773191
m fisher_classify.m
function [clusters,c,F]=fisher_classify(A,B,data)
%fisher判别法程序
%输入A、B为已知类别样本的样本-变量矩阵，data为待分类样本
%输出C为判别系数向量
[s,p]=size(A);t=size(B,1);
n=size(data,1);
if size(B,2)~=p||size(data,2)~=p
d
www.eeworm.com/read/394381/8227346
m lpint.m
function [x,y]=lpint(f,G,h,lb,ub,x,n,id)
%整数线性规划分枝定界法，可求解线性全整数或线性混合整数规划。
% y = min f'x subject to: Gx
www.eeworm.com/read/293936/8261854
m ostunoi.m
%用otsu法对含噪图象进行分割
C=imread('blwhite.jpg');
J=imnoise(C,'gaussian',0,400/(255*255));
subplot(1,3,1);imshow(C);title('原始灰度图像');
subplot(1,3,2);imshow(J);title('加高斯噪声的灰度图像')
count=imhist(J);%直方图统计
[
www.eeworm.com/read/393665/8270270
cpp eigenvaluevectorrealtriangleqr.cpp
//EigenvalueVectorRealTriangleQR.cpp
//实对称三角阵全部特征值及特征向量QR法
#include //输入输出流头文件
#include "Matrix.h" //矩阵类及相关函数头文件
#include "EigenvalueVector.h" //特征值及特征向量头文件
using namespace
www.eeworm.com/read/292658/8342628
cpp rootgradient.cpp
//RootGradient.cpp Gradient法求解非线性方程组一组实根
//#include
#include //输入输出流头文件
#include "polynomials.h" //多项式及连分式求值头文件
#include "NonLinearEquation.h" //非线性方程(组)求解头文件
using n
www.eeworm.com/read/292658/8342629
cpp roothalves.cpp
//RootHalves.cpp 二分法求解非线性方程示例
#include //输入输出流头文件
#include "polynomials.h" //多项式及连分式求值头文件
#include "NonLinearEquation.h" //非线性方程(组)求解头文件
using namespace std; //名字空间
void mai
www.eeworm.com/read/292658/8342642
cpp eigenvaluevectorrealtriangleqr.cpp
//EigenvalueVectorRealTriangleQR.cpp
//实对称三角阵全部特征值及特征向量QR法
#include //输入输出流头文件
#include "Matrix.h" //矩阵类及相关函数头文件
#include "EigenvalueVector.h" //特征值及特征向量头文件
using namespace
www.eeworm.com/read/368261/9703656
m staticiterate.m
function s=staticIterate(x,eps)
% 不动点迭代法求非线性方程组
% x为迭代初值，eps为允许误差值
if nargin==1
eps=1.0e-6;
elseif nargin
www.eeworm.com/read/172257/9715716
m lbg.m
%函数LBG.m: LBG训练法%
function [I_codebook,O_distortion]=LBG(t_image,nc,nd,th)
%I_codebook:最后所得的码本%
%O_distortion:向量到最后所得码本之间的平均误差%
%t_image:训练数据%
%Rearrangement of the training image%
[row,col]=s