凯鲁嘎吉
用书写铭记日常,最迷人的不在远方
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摘要: 英文书信开头结尾模板 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 邀请信 -I’m writing to invite you… -My family and I would feel honored if you could come. W 阅读全文
posted @ 2019-06-21 08:58 凯鲁嘎吉 阅读(4019) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MATLAB最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看标签:MATLAB、聚类 注:X与Y数据维度必须一致! 1. MMD介绍 2. MATLAB程序 数据 注:数据 阅读全文
posted @ 2019-06-11 16:15 凯鲁嘎吉 阅读(6733) 评论(13) 推荐(2)
摘要: MATLAB聚类有效性评价指标(外部) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多内容,请看:MATLAB、聚类、MATLAB聚类有效性评价指标(外部 成对度量)、MATLAB: Clustering Algorithms 前提:数据的真实标 阅读全文
posted @ 2019-06-11 15:41 凯鲁嘎吉 阅读(6279) 评论(2) 推荐(0)
摘要: Excel中的一列数据变成文本的一行数据 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 阅读全文
posted @ 2019-05-15 08:14 凯鲁嘎吉 阅读(869) 评论(0) 推荐(0)
摘要: MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法。本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符 阅读全文
posted @ 2019-05-14 11:00 凯鲁嘎吉 阅读(6189) 评论(0) 推荐(2)
摘要: OpenGL实例:纹理映射 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请查看:计算机图形学 1. 介绍 用于指定一维、二维和三维纹理的函数分别为: 其中,参数target取值一般为GL_TEXTURE_1D, GL_TEXTURE_2D和GL 阅读全文
posted @ 2019-05-06 19:46 凯鲁嘎吉 阅读(6505) 评论(0) 推荐(1)
摘要: MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist。我之前写过有关GMM聚类的算 阅读全文
posted @ 2019-04-24 08:14 凯鲁嘎吉 阅读(12358) 评论(13) 推荐(4)
摘要: MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像;FCM算法介绍请看:聚类——FCM;数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0、1 阅读全文
posted @ 2019-04-23 15:26 凯鲁嘎吉 阅读(5637) 评论(29) 推荐(1)
摘要: 脑图像的数据预处理2 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在脑图像的数据预处理中已经介绍了一些内容,这篇文章是对前一篇文章的补充与完善。更多内容请看脑图像。数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database 1. 阅读全文
posted @ 2019-04-20 16:37 凯鲁嘎吉 阅读(1614) 评论(5) 推荐(2)
摘要: MATLAB中“repmat”与“cat”函数的用法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. repmat函数 repmat函数中第一个值是元素(或向量、矩阵)的值,第二个值为行数,第三个为列数。 z=repmat(5,2,3),生成2行 阅读全文
posted @ 2019-04-20 15:35 凯鲁嘎吉 阅读(2753) 评论(0) 推荐(0)
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