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KPCA MATLAB代码，含训练与测试部分，注释详尽

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简介：
本资源提供详细的MATLAB实现代码，涵盖基于核函数的主成分分析(KPCA)算法的训练及测试过程，并附有详尽注释便于理解。 需要KPCA的Matlab代码，并且可以区分训练集和测试集。代码应包含清晰的注释。

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  • KPCA MATLAB代码，含训练与测试部分，注释详尽
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    本资源提供详细的MATLAB实现代码，涵盖基于核函数的主成分分析(KPCA)算法的训练及测试过程，并附有详尽注释便于理解。 需要KPCA的Matlab代码，并且可以区分训练集和测试集。代码应包含清晰的注释。
     
  • 基于PyTorch实现的ShuffleNet V2代码，含详尽注释及训练与测试性能图表生成功能
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    本项目提供了一个基于PyTorch的ShuffleNet V2实现，包含详细的代码注释和自动化的训练、测试性能图表生成功能。 使用PyTorch编写的ShuffleNet V2代码包含详细注释，并能够生成训练集和测试集的损失及准确率折线图。此外，该代码还详尽地解释了神经网络的搭建过程。
     
  • ORB_SLAM3源代码（含详尽注释）
    优质
    ORB_SLAM3源代码（含详尽注释）提供了先进的单目、立体和RGB-D视觉SLAM系统源码，附带详细文档，便于研究与学习。 ORB_SLAM3源码附带详细注释可以提供给需要深入了解该系统的开发者使用。这些详细的注释能够帮助理解代码的工作原理以及各个模块的功能实现细节。这对于学习视觉SLAM技术或者基于此进行二次开发都是非常有帮助的资源。
     
  • Restormer的定制训练与测试代码，配有详细注释便于学习
    优质
    这段代码是为深度学习模型Restormer设计的，包含详细的注释以帮助学习者理解其架构和功能。适用于训练和测试过程，方便研究人员和学生使用。 1. 我复现了一个 Restormer 的训练测试方法。 2. Restormer 对显卡的要求较高，并且训练时间较长，在自行运行时需要调整一些参数。 3. 将图片放入指定路径后，可以直接运行程序。 4. 编写代码不易，请大家多多支持。如果有问题欢迎交流。
     
  • MeanShift算法的MATLAB代码+详尽注释
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    本资源提供了一个详细的MATLAB实现的MeanShift算法代码，包含丰富的注释帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者学习图像处理中的聚类技术。 机器视觉领域的视频图像跟踪方向非常适合初学者。每条代码都配有详细的注释。
     
  • MATLAB动态规划源码（含详尽注释）
    优质
    本资源提供一套包含详尽注释的MATLAB代码，用于实现动态规划算法。适用于初学者学习及科研人员参考。 MATLAB 动态规划源代码（附详细注释），对于动态规划入门学习以及数学建模非常有帮助！
     
  • YoloV5源代码与详尽中文注释
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    《YoloV5源代码与详尽中文注释》是一本深入解析流行目标检测算法YoloV5的书籍或文档，通过详细的中文注释帮助读者理解复杂的代码结构和实现原理。 在工作中，目标检测视觉算法主要使用Yolo（以前用过SSD，后来是SSD与Yolo混合应用）。由于我每隔一段时间回顾项目时会忘记某些代码当初为什么要这样编写或新开项目需要重新梳理一遍关于Yolo的知识点，这次决定好好做个笔记。查阅了很多大神的笔记和视频后，对YoloV5的源码做了比较详细的注释，并贴出来与大家分享。 本人偏向于工程应用，在看源码时主要是为了帮助自己开发项目，更多的是参考别人对源码的理解。因此这个理解正确与否我也不太确定，请大家留言指出错误的地方。 目录结构如下： - data：数据相关 - hyps：模型的超参数 - images：一些图片和示例 - script：与数据相关的脚本 - xxx.yaml：定义了一些数据 - models：关于模型的定义 - xxx.yaml：配置文件，用于设置不同场景下的训练或推理参数。 - yolo.py：包含模型的具体创建及定义逻辑。 - common.py：包含了Yolo网络中各个层具体的实现细节。 - runs: 执行过程中生成的各种输出文件 - utils：一些有用的脚本、增强等工具函数 - weights(pretrained) ：预训练的权重文件，用于快速开始和迁移学习。 - detect.py : 加载已训练好的模型，并进行预测。
     
  • TE流程数据集（含训练与测试部分）
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    此数据集包含了TE流程相关的训练和测试数据，旨在为研究者提供全面的数据支持，以便深入分析和优化相关算法模型。 田纳西-伊斯曼过程的数据分为训练集和测试集，共有44组数据。
     
  • libSVM代码详解及详尽注释
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    本书详细解析了libSVM源代码，提供了全面而深入的注释，帮助读者更好地理解支持向量机算法及其在机器学习中的应用。 台湾林智仁教授撰写的SVM源代码的详细注释是学习支持向量机的好资料。
     
  • Linux内核详尽注释（含源码中文注释）
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    《Linux内核详尽注释》是一本深入解析Linux内核核心代码和设计思想的专业书籍，提供全面的源码中文注释，帮助读者更好地理解与开发。 《Linux内核完全注释》是一本专为新手及希望深入了解内核机制的开发者准备的专业书籍。它提供了详细的源码中文注释，使原本晦涩难懂的代码变得易于理解。这本书的核心目标是帮助读者快速掌握Linux内核的工作原理，并能有效地进行内核级开发和调试。 Linux内核作为开源操作系统的关键部分，负责管理硬件资源、提供基础服务及调度进程等任务。学习时首先要了解其主要组成部分： 1. **进程管理**：通过调度算法控制多个进程的执行，确保系统资源公平分配。这包括创建、销毁、上下文切换以及同步与通信。 2. **内存管理**：负责物理内存的分配和回收，并进行虚拟地址空间映射，提高系统的安全性及独立性。 3. **文件系统**：支持多种如EXT4、XFS等类型的文件系统，提供数据结构管理和基本操作功能。 4. **输入输出（I/O）管理**：处理键盘、鼠标、网络接口板和硬盘的读写请求。中断处理与异步I/O机制是其核心部分。 5. **网络协议栈**：实现完整的TCP/IP协议族，包括从硬件到应用层的所有层级，确保系统的联网能力。 6. **设备驱动程序**：通过统一接口连接硬件设备并供上层软件调用的桥梁。 7. **安全与权限控制**：利用用户态和内核态隔离、访问列表（ACL）及文件权限机制保障系统稳定性和安全性。 在阅读《Linux内核完全注释》时，可以遵循以下步骤逐步深入： 1. 整体了解架构：熟悉主要模块及其关系，并理解启动流程与核心服务初始化。 2. 阅读源码注释：逐行解析带中文解释的代码段，重点在于关键数据结构和算法的理解上。 3. 实践实验：通过编写或修改内核模块来实践所学知识，加深理解和应用能力。 4. 分析案例研究已有的问题与解决方案以提升解决实际问题的能力。 5. 深入特定领域：根据个人兴趣或者工作需求深入探索如网络、存储和调度等领域的技术细节。 《Linux内核完全注释》为读者提供了全面的学习资料，结合源码学习可以建立起对Linux内核的深刻认识，并在系统级编程与优化方面取得进步。无论是初学者还是有经验的技术人员都能从这本书中获益匪浅，为其Linux之路打下坚实基础。