乌日达 具有统一联合分布对齐的无监督域自适应 先决条件： Python3 PyTorch == 0.4.1（具有合适的CUDA和CuDNN版本） 火炬视觉== 0.2.0 脾气暴躁的 tqdm 资料集： 您需要在“ ./data”中的每个“ .txt”中修改图像的路径。 训练： 跑步 ： python train.py --config ../config/dann.yml --dataset Office-31 --src_address ../data/amazon.txt --tgt_address ../data/dslr.txt --src_test_address ../data/amazon.txt 引文： 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用： 接触 如果您对我们的代码有任何，请随时联系 。

无监督距离度量学习工具包：Matlab中无监督距离度量学习工具包

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Matlab的耳语PNU学习 以下论文的MATLAB代码： “基于来自阳性和未标记数据的分类的半监督分类”，ICML 2017。 “基于正无标记学习的半监督AUC优化”，MLJ 2018。 也可以看看 如果您需要Python代码，请访问。

弱监督定位调查：使用PyTorch中预先训练的CNN进行弱监督对象定位的各种算法的调查

拟无监督的颜色恒定性 本文所述方法的实现： 西蒙妮·比安科（Simone Bianco），克劳迪奥·库萨诺（Claudio Cusano），“准无监督色彩恒定性”-CVPR 2019 该文件可。 另请参见或尝试。

基于移动互联这甚至有些疯狂的发展的状况，进行了本次毕业设计，而本毕业设计选择了占据着市场 8 成以上的 Android 系统作为开发方向设计了一款学习监督同。通过本次毕业设计，学习移动互联相关的技术，了解移动互联网市场的变化行情，为未来的职业生涯变化多出一个选择的机会。 摘要 随着互联网发展，社交网络的盛行，当代大学生经常沉迷其中忘记学习时间与学习计划，对此本学习打卡系统可以很好的帮助学生管理自己的时间，制定学习计划并加以提醒，以学习研究为目的，基于 Android 开发平台，使用 Java 语言编写，在 Android studio 上设计并实现一个学习监督系统，帮助完成学习任务。 关键字 Android 系统；自我管理；学习监督系统；

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遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪 由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。 在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。 可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域 图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量 点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

matlab特征点代码 勒沃斯 来自点云数据的无监督树叶木材分类（用于样地比例数据和单棵树） ---（即将推出升级版！）--- 用法 有很多使用此工具的方法。 （a）如果您已安装Matlab： 选项1.将入门级功能“ RecursiveSegmentation_release.m”称为： “ [BiLabel，BiLabel_Regu] = RecursiveSegmentation_release（点，ft_threshold，paral，plot）；” 输入： ％分：这是您的nx3数据矩阵。 ％ft_threshold：功能阈值。 建议使用0.125左右％paral：分段后关闭并行池（1或其他）。 绘图百分比：如果绘图结果结尾（1或其他） 输出： ％BiLabel：没有正则化的点标签％BiLabel_Regu：带正则化的点标签 选项2。在Matlab工作区中键入“ LeWoS_RS”。 这将通过调用classdef“ LeWoS_RS.m”打开一个接口。 这个classdef文件定义了接口。 选项3.将“ LeWoS.mlappinstall”拖到Matlab工作区中。 这将为您安