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金属的光芒
我们需要为不同的物体选择不同的材料，这需要设计方案管理决策。我们可以使用通用材料，并将某些主要参数归零来实现不同的效果。或者，我们可以使用一个抽象的材料类来封装个性化的行为。我更喜欢后一种方式。
排名质量评估：挑战极限。
RankIQA是一种无参考图像质量评估方法，通过从排名中学习来解决IQA数据集大小有限的问题。我们使用合成的已知相对图像质量排名的数据集来训练网络，并对图像进行排名，这样就不用主观方法去标注了。这种方法真是太棒了！
STM32开发笔记：GPIO基本功能及V3.5固件库帮助。
stm32系列产品是我们最常用的单片机之一，虽然版本号不同，但开发方式基本相同。本章将详细介绍GPIO脚位的应用函数库，填补你的知识空白。这是我多年学习的总结，希望能帮助你更好地理解。
快速提升网络嵌入质量：高阶接近度近似方法。
读《Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation》感触颇深，作者构思巧妙、解决难题、奉献精神可嘉。参考文献丰富，值得深入研究。
Python网络路径：最短路
Python数学模型手记-NetworkX（2）最短路径算法 1、最短路径算法难题的常用算法最短路径算法难题是图论科学研究中的经典算法难题，用以计算图中一个端点到另一个端点的最短路径算法。1.1 最短路径算法长短与最少权重计算途径长短在日常日常生活，最短路径算法长短与最短路径算法间距仿佛并没有什么差别。但在实际的图论难题中却可能是不一样的定义和难题，常常会被搞混。图论中有没有权利图和有权利图，没...
Python数模笔记-（1）NetworkX 图的魔力
Python数学模型手记-（1）NetworkX 图的实际操作 1、NetworkX 图论与互联网工具箱NetworkX 是根据 Python 语言表达的图论与社会网络工具箱，用以建立、实际操作和科学研究社会网络的构造、动力学模型和作用。NetworkX 能够 以规范和非标的数据类型叙述图与互联网，转化成图与互联网，剖析网络架构，搭建网络模型，设计方案互联网优化算法，制作互联网图型。Networ...
Python数模笔记-Sklearn：拥抱线性回归！
Python数模笔记-Sklearn（4）线性回归 1、什么是线性回归？ 回归分析（Regression analysis)是一种统计分析方法，研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数，检验数学模型的可信度，也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制。按照输入输出变量关系的类型，回归分析可以分为线性回归和非线性回归。 线性回归...
Python数模笔记：支持向量机，助你一臂之力！
Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机 支持向量机（Support vector machine, SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。支持向量机经常应用于模式识别问题，如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。1、支持向量机（SVM）的基本原理SVM 的基本模型是特征空间上间隔最大的线性分类器，还可以通过...
