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Data Compression Introduction, 5th Edition.zip

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简介：
《Data Compression Introduction, 5th Edition》一书全面介绍了数据压缩技术的基础理论与应用实践，是该领域的权威参考。 《数据压缩导论》第五版

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  • Data Compression Introduction, 5th Edition.zip
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    《Data Compression Introduction, 5th Edition》一书全面介绍了数据压缩技术的基础理论与应用实践，是该领域的权威参考。 《数据压缩导论》第五版
     
  • HYPER-SPECTRAL DATA COMPRESSION
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    本文探讨了高光谱数据压缩技术，旨在减少存储需求及加快传输速度，同时保持数据质量和完整性。通过分析现有算法和方法，提出创新性解决方案以优化压缩效率。 - 高光谱图像压缩的架构设计。 - 无损预测编码高光谱图像。 - 线性预测下的无损高光谱图像压缩技术。 - 超光谱探测器数据的无损压缩方法。 - 基于局部最优分区向量量化法对超光谱数据进行处理的技术。 - 利用清晰/模糊自适应DPCM实现近似无失真高光谱影像压缩的方法。 - 高光谱图像分类与压缩联合技术研究。 - 预测编码在高光谱图像中的应用。 - 基于Treillis-Coded量化法的高光谱图像编码方法。 - 三维小波变换基础上的高光谱图像数据压缩算法。 - 光谱/空间维度上的高光谱影像压缩技术研究。 - 利用JPEG2000进行地球科学数据的压缩处理。 - 高光谱图象数据在无损和近似无失真压缩时出现的频域伪影问题。
     
  • DATA COMPRESSION AND TRANSFORM HANDBOOK
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    《Data Compression and Transform Handbook》是一本全面介绍数据压缩技术和变换方法的手册，涵盖算法原理、应用实例及最新研究进展。 THE TRANSFORM AND DATA COMPRESSION HANDBOOK
     
  • Linear Algebra Introduction - 5th Edition (2016).pdf.zip
    优质
    《线性代数导论》（第五版）由世界知名数学家编写，是学习线性代数的经典教材之一。本书深入浅出地介绍了向量空间、矩阵运算和特征值等核心概念，并包含大量例题与习题，适合高等院校师生及自学者使用。 Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition. For those who wish to view the English original edition, please download it.
     
  • Linear Algebra Introduction, 5th Edition -- Gilbert Strang
    优质
    《线性代数导论（第五版）》是由著名数学家Gilbert Strang编著的经典教材，全面介绍了线性代数的基本概念和应用。 Ed 5, Gilbert Strang - Introduction to Linear Algebra (2016, Wellesley-Cambridge Press)，有书签，内容清晰，非扫描版本。
     
  • Introduction to Linear Algebra 5th Edition - Solutions Manual.pdf
    优质
    《线性代数导论》第五版习题解答手册提供了对Gilbert Strang所著教材中所有练习题目的详尽解析，帮助学生深入理解和掌握线性代数的核心概念和应用技巧。 Gilbert Strang的《Introduction to Linear Algebra》第5版的习题解答（solutions manual）可以从书籍官网math.mit.edu/∼gs下载。这里提供了一个将多个pdf合并成一个pdf并增加索引版本的内容概述。
     
  • Linear Algebra Introduction by Gilbert Strang, 5th Edition
    优质
    《线性代数导论》（第五版）由著名数学家Gilbert Strang撰写，全面介绍线性代数的基本概念与应用。本书通过清晰的解释和实际例子帮助读者深入理解抽象理论。 《线性代数及其应用》（Strang第五版）的高清版本比较难找，在另一个论坛上发现有人手工制作了这个版本，效果非常好。
     
  • Data Science Introduction with R
    优质
    《Data Science Introduction with R》是一本引导初学者进入数据科学领域的教程，通过R语言教授数据分析、统计模型和可视化技术。适合对数据科学感兴趣的编程新手阅读。 《数据科学：数据分析与预测算法入门》是一本优秀的资料，使用R语言详细介绍了完整的数据分析流程，并涵盖了多种预测算法。这本书非常适合想要深入了解数据科学的读者。
     
  • Linear Algebra Introduction, 5th Edition (高清扫描版)
    优质
    《线性代数导论（第五版）》为学习者提供了全面而深入的线性代数基础知识，涵盖向量空间、线性变换等核心概念。本书以清晰的语言和丰富的例题帮助读者掌握这一学科的关键理论与应用技巧。 线性代数是机器学习必备的基础课程之一。如果有彩色高清的扫描版教材会更便于学习和理解。
     
  • Data Mining Introduction in English + PPT
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    本课程提供数据挖掘的基本概念和方法的英文介绍，并包含配套PPT材料，适合初学者快速入门。 Data Mining Introduction in English, along with an English version of the PPT, is presented clearly.