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DIV+CSS二级分类企业网站
- DIV+CSS二级分类企业网站 系统优势： 全DIV+CSS模板，多浏览器适应，完美兼容IE6-IE8，以及Firefox Opera 等符合标准的浏览器，模板样式集中在一个CSS文件中，内容与样式完全分离，方便网站设计人员开发模板与管理。系统较为安全，已设计防注入，敏感字符屏蔽。 后台功能简介： 基本设置：联系方式、关键字、版权信息等等； 导航设置：添加修改导航栏排序等操作； 动画管理：添加修改网站前台轮换图片； 产品管理：
SVM_light.rar
- 本程序用于分类两类数据，分类速度很快，如果分类多类可能还要修改,This procedure for the classification of two types of data, classification fast, if the classification of many types, which may need modification
LS-SVMlab1.5
- LS-svm 支持向量机的分类程序，支持多分类。-svm code_ECOC.m code_MOC.m code_OneVsAll.m code_OneVsOne.m
多目标规划转化为单目标规划问题研究
- 工程与管理实践中,常提出多目标规划问题，各目标之间可能互相冲突，所以很难找到能使所有目标达到最优的解法，通常的解决办法是先将多目标规划转化为单目标规划，再进行求解以求得相对比较满意的解决方案。本文对目前常用的主要目标法、分层序列法、功效系数法、理想点法、线性权和法、平方和加权法、乘除法等进行整理和分类，并对这些方法的特点进行了分析。最后通过一个实例，具体说明这些常用方法的应用。本文所讨论的方法，适用于一般的多目标规划问题。
libsvm_setup
- 这是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等人开发的SVM模式识别与回归的软件包，该软件可以解决C-SVM分类、-SVM分类、-SVM回归和-SVM回归等问题，包括基于一对一算法的多类模式识别问题。-This is the National Taiwan University, Lin Zhiren (Lin Chih-Jen), associate professor, who developed SVM pattern recognition and regression of t
ocksvm
- 用超球面支持向量机进行多类分类,每个超球面覆盖一个类-Hypersphere support vector machines using multi-class classification
naive_bayes_numeric
- 利用matlab实现的朴素贝叶斯分类器的源代码，可以用来分类或识别，自己编写的，请多指教-Using matlab Naive Bayesian classifier to achieve the source code can be used to classification or recognition, I have written, and like him Zhijiao
SVM-classifier
- 用matlab实现非线性支持向量机分类器对多类进行分类。-Using matlab to achieve non-linear support vector machine classifier for multi-class classification.
Classification_toolbox
- 用于分类的一个工具箱，内含支持向量机、神经网络、主元分析、多变量样条等方法的matlab源代码，还有用户手册。-A tool for classification, including support vector machines, neural networks, principal component analysis, multivariate methods such as spline matlab source code, as well as user manuals.
lbp_matlab
- 实现纹理模式的LBP特征表示及分类。 实现一种基于局部二值模式LBP（Local Binary Pattern）的多分辨率灰度尺度及旋转不变性的纹理分类方法-LBP texture model to achieve that as well as the breakdown characteristics. The realization of a model based on local binary LBP (Local Binary Pattern) Multiresolution g
SVMclassifier
- SVM分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，我们的模式识别作业。-SVM classifier, multi-dimensional sampling points used for classification. Can be modified according to the number of classification categories, and our pattern recognition operation.
Matlab-m-SVM-code
- 这是我在网上找了很久的多分类支持向量机matlab代码，欢迎交流！-This is my search on the net for a long time many classification support vector machine matlab code, welcome exchanges!
Image
- 遥感图像的打开处理程序，能够打开单波段，多波段图像，几何图像变换，线性拉伸变换，平滑 处理包括并行和串行，锐化处理包括梯度锐化、Roberts锐化、laplace锐化、sobel锐化等，还 有用绝对距离和马氏距离算法进行的监督分类算法等，包括了RAW格式数据资源-The opening of remote sensing image processing, to open the single-band, multi-band images, geometric image
onlineboost
- On-line AdaBoost分类器，AdaBoost分类器的改进，在线学习更新分类器，多用于目标跟踪-On-line AdaBoost classifier, AdaBoost classifiers to improve online learning update classifier, used for target tracking
fisher
- Fisher分类器，用于对多维采样点进行分类。可根据类别数修改分类器，我们的模式识别作业。-Fisher classifier, multi-dimensional sampling points used for classification. Can be modified according to the number of classification categories, and our pattern recognition operation.
directionoftradingforce
- 根据期货高频数据和期货交易所交易规则 以及BS（journal of finance 1993)方法 判断高频交易方向和多空主力建仓减仓行为 -who is making the market？ find out the direction of trading force by analysis ultri high frequency (ticks)
21gtxc
- 电子相册功能说明： 1.支持无限多分类 2.可以为每张图片设置一个缩略图 3.支持Flash格式文件 4.可以添加一个打包文件下载地址 6.搜索功能 8.无组件上传功能 用户名：admin 管理密码：admin -Electronic album function: 1. To support an unlimited number of Category 2. Can set up a thumbnail of each image 3. To support
jeecms
- 产品简介: JEECSM是JavaEE版网站管理系统（Java Enterprise Edition Content Manage System）的简称。 ·基于java技术开发，继承其强大、稳定、安全、高效、跨平台等多方面的优点 ·采用hibernate3+struts2+spring2+freemarker主流技术架构 ·懂html就能建站，提供最便利、合理的使用方式 ·强大、灵活的标签，用户自定义显示内容和显示方式 ·在设计上自身预先做了搜索引擎优化,增
flxxw
- 一个功能完善的分类信息网站源代码。 1、采用最新的web2.0技术,精心制作而成； 2、首页开发出文字,图片推荐,固顶信息三种广告方式,细分广告市场,创造更多财富； 3、客户发布广告,自动扣除点数,发布后客户可以自由修改； 4、模块化的程序设计，使用参数调用更加便捷； 5、适合于网上创业,可以建立全国性或地方性网站； 6、开放源代码，所有文件代码可以自由修改,没有任何加密； 7、严密的安全措施，防SQL注入，防数据库下载，防木马程序； 8、页面修改简单,会Drea
masotti_MLP_Classificazione
- 多层感知器的分类程序! -Multi-layer perceptron classification procedures!