虫虫首页| 资源下载| 资源专辑| 精品软件
登录| 注册

摇摇棒

  • ICTCLAS的JNI调用接口文件: Title:ICTCLAS Caller * <p>Description:do chinese word segmentation.do

    ICTCLAS的JNI调用接口文件: Title:ICTCLAS Caller * <p>Description:do chinese word segmentation.don t change the pakage and CLASS name, orelse you can t use it. * 请不要改变包名、类名以及native的方法名,否则调用将失效。 * 由于ICTCLAS本身存在很多鲁棒性问题,调用segSentence时,string参数请保证不要过长或带有乱码。调用次数过多(如处理几十G的数据)会有可能造成内存溢出。 * 故基本只能用于较小规模数据(相对几十G来说)。 * 请运行时设置jvm足够的堆栈空间。

    标签: ICTCLAS segmentation Description chinese

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:it男一枚

  • DCT域的嵌入程序

    DCT域的嵌入程序,可以获得较高的鲁棒性,且嵌入秘密信息后的不可感知性也很好。

    标签: DCT 程序

    上传时间: 2014-12-01

    上传用户:weixiao99

  • linux下的浏览器

    linux下的浏览器,非常棒,支持多标签页浏览

    标签: linux 浏览器

    上传时间: 2014-01-24

    上传用户:yuchunhai1990

  • 全套的DCT域数字水印源代码(本人毕业设计成果)内容包括:水印嵌入

    全套的DCT域数字水印源代码(本人毕业设计成果)内容包括:水印嵌入,水印检测,攻击实验以测试鲁棒性,重要参数计算。希望对做数字水印的XDJM有所帮助。

    标签: DCT 数字水印 源代码 毕业设计

    上传时间: 2015-06-12

    上传用户:zhangyigenius

  • 针对二值图像的广泛应用

    针对二值图像的广泛应用,嵌入鲁棒性水印,测试其抵抗结合攻击的能力。

    标签: 二值图像

    上传时间: 2013-12-19

    上传用户:731140412

  • 由于自校正控制器在实际中的广泛运用

    由于自校正控制器在实际中的广泛运用,其缺点日益明显,主要体现在变阶次、变时延和变参数的系统中,因此研制具有较强的鲁棒性的控制器在实际运用中非常有用。Clark等人提出的广义预测控制自校正控制器是一种基于参数模型的预测控制算法,它采用了时段优化性能指标,结合辨识和自校正机制,从而克服自校正控制中存在的缺点,具有较强的鲁棒性。

    标签: 自校正 控制器

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:www240697738

  • cg_toolkit1.2.1开发文档

    cg_toolkit1.2.1开发文档,全英文,有源代码效果图以及技术讲解,很棒的阿

    标签: cg_toolkit 文档

    上传时间: 2014-07-19

    上传用户:kristycreasy

  • PCA(主成分分析)算法被广泛应用于工程和科学研究中

    PCA(主成分分析)算法被广泛应用于工程和科学研究中,本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究,常规的PCA算法主要采用线性算法,通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足,比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来,主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定,这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等,因此必须对其进行改进,经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线(平面)中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的次成分(方差最小的成分),通过对结果的分析,我们可以看出,利用PCA算法可以得到较好的拟和结果。

    标签: PCA 主成分分析 算法 应用于

    上传时间: 2015-07-04

    上传用户:sevenbestfei

  • XML入门的最佳文章系列

    XML入门的最佳文章系列,感觉非常棒,通俗易懂。强烈推荐。

    标签: XML

    上传时间: 2014-01-12

    上传用户:zq70996813

  • 一本关于人机交互中人机对话的英文教程

    一本关于人机交互中人机对话的英文教程,其中涉及到了建立语言模型及鲁棒性相关的内容。

    标签: 人机交互 人机对话 英文 教程

    上传时间: 2015-07-19

    上传用户:vodssv