一篇关于利用并行的帕累托局部搜索求解多目标组合优化问题的文章
2021-05-10 13:34:26 8.61MB Pareto Local 局部搜索 多目标
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一个命令行工具,用于将本地软件分发策略分配给SMS 2003 Advanced Client。 该软件将独立于集合成员身份安装。
2021-05-07 17:03:57 43KB 开源软件
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本地访问 检索格式化的URL地址以进行本地和LAN访问。 安装 $ npm install local-access --save-dev 用法 import localAccess from 'local-access' ; // or const localAccess = require ( 'local-access' ) ; localAccess ( ) ; //=> { local:'http://localhost:8080', network:'http://10.0.0.3:8080' } localAccess ( { https : true , port : 3000 } ) ; //=> { local:'https://localhost:3000', network:'https://10.0.0.3:3000' } localAccess ( { pat
2021-05-07 13:03:41 6KB url local lan formatting
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联邦学习相关文献
2021-05-02 19:01:21 4.02MB 联邦学习
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该插件时Unity官方插件,用于实现局域网联机操作,简单易用。
2021-04-29 13:54:44 191KB Unity Internet
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提出了一种基于低秩矩阵逼近(LRMA)和加权核范数最小化(WNNM)正则化的去噪算法,以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中,每个块按字典顺序矢量化为一列,计算该矩阵的奇异值分解(SVD),然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的,整个无噪声MR数据的最终估计是通过聚合所有彼此重叠的去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能,我们首先在两次迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程,然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值(NLM)滤波器来降低WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较,并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。
2021-04-21 14:57:16 1.87MB Non-local similarity; Low-rank matrix
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rc-local.service
2021-04-07 19:00:56 776B ubuntu
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rc.local文件下载
2021-04-07 19:00:55 87B ubuntu
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Oracle官方java jdk JCE无限制权限策略文件。该策略文件均从官网下载。文件清单:JDK2//JDK4/JDK5/JDK6/JDK7/JDK8 的 local_policy.jar、US_export_policy.jar
2021-04-07 14:03:51 499KB java jdk jce_policy local_policy
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融合卡夫卡本地 一个简单的本地主机,使用confluent-kafka运行Apache Kafka实现。 此实现基于,但我需要更轻便的版本进行开发/研究,并且可以从主机进行访问(我不需要额外的容器)而不会弄乱我的机器。 有助于了解Zookeeper(配置)与Kafka Broker之间的通信。 要求 码头工人 Python 3.8以上 Python诗歌(测试所需) 我的 (可选) 发起 make run-kafka make install make test-produce make test-consume 预期的回应 make test-produce info: server:port is localhost:9092 debug: Message delivered to test_topic, partition 0: {"key": "244a5d38de0635526
2021-04-06 11:07:23 8KB docker development kafka study
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