- 算法目的：节点中包括少数锚节点，剩余节点为未知节点，通过定位算法来确定它们的位置 - 借助平均定位误差作为评价指标 - 注释超级详细，并附带算法相关文档

人工智能-带有时滞的分数阶Hopfield神经网络模型的稳定性分析.pdf

无监督多跳质量检查 该存储库包含该论文的代码和模型： 。 我们提出了MQA-QG，这是一种无监督的问答框架，可以从同构和异构数据源生成类似于人的多跳训练对。 我们发现我们可以仅使用生成的数据来训练胜任的多跳质量检查模型。 在和数据集中，无监督模型和完全监督模型之间的F1差距小于20。 使用我们生成的数据对多跳质量检查模型进行预训练将大大减少对多步质量检查的人工注释训练数据的需求。 介绍 该模型首先定义了一组基本运算符，以从每个输入源检索/生成相关信息或汇总不同的信息，如下所示。 然后，我们定义六个推理图。 每个都对应一种类型的多跳问题，并被公式化为基于运算符的计算图。 我们通过执行推理图来生成多跳问答对。 要求 的Python 3.7.3 火炬1.7.1 tqdm 4.49.0 变压器4.3.3 资料准备 a）HotpotQA 首先，下载hotpotQA的原始数据集。 H

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法，王伟，，DV-Hop算法是一种重要的与距离无关的定位算法。针对该定位算法存在较大定位误差的问题，本文从3方面对其进行了改进：采用最小二乘��

DV-HOP定位算法.ppt

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

2017嘻哈 2017 Rap专辑的文本挖掘和情感分析 许多说唱歌手声称会向世界传递积极的信息，而在听歌词时，要相信这一点通常会很有挑战性。 如何通过情感分析对一些专辑进行测试？ 情感分析是一种用于文本的自然语言处理技术，用于检测作者的整体意见（否定，中立或肯定）。 数据 我知道必须是最好的数据库之一，歌词是由其社区转录的。 为了获得歌词，我使用了的Python库 它非常有用，但不幸的是无法获得专辑的所有歌词，我不得不对每首歌进行查询。 我分叉了他的仓库，并尝试改善了他的脚本，但意识到他的图书馆正在使用Genius.com的API，该API仅允许请求艺术家和歌曲。 所以我以某种方式解决了它，使我的修改不适合他的库。 我使用Beautiful Soup从专辑页面中抓取了歌曲的标题，然后循环播放以请求所有带有lyricsGenius的歌曲。 这是怎么回事 我编写了一个脚本来处理每

作为一名“摄影爱好者”（好吧我承认我不太合格，我才玩摄影没几天-_-!!）总有一件事情避免不了，就是让照片带上EXIF的参数，虽然本人的部落格已经安装了插件可以显示出EXIF信息，但是感觉插件还是不太给力，此外还要考虑到一些综合的操作，比如批量的调整大小，增加版权信息等等。 当然，好在我们还要PS，我们还可以写PS的脚本让他来按照我们的想法来进行某些操作：）嘿嘿，从无忌论坛的一个帖子找到了一个PS脚本，按照自己的想法略加了一些修改（主要是时间，镜头识别，以及焦距识别）效果图见题图。有了脚本就方便许多了，比如你想要批量的增加EXIF边框，那么很简单，录制个动作，然后批处理运行这个动作就好啦：）

matlab写的DV-HOP定位算法代码，有2维的和三维的。保证可以运行。

为了减少传统的DV-Hop算法对未知节点定位时产生的较大误差,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的两个因素,继而提出了一种改进算法。改进算法在进行未知节点定位时,信标节点先后使用两个通信半径广播自身位置信息,从而获得未知节点与信标节点间更精确的跳数,并计算出它们之间更精确的距离,得到未知节点更精确的坐标。仿真结果显示,改进算法相比于传统DV-Hop算法相对定位误差减少了13%~15%,并且减少了由于网络拓扑结构不同带来的定位误差的差异性。