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- 经验模态分解（EMD）方法（平稳化过程）是一种全新的处理非平稳数据序列的方法，其基本思想是：假如一个原始数据序列X(t)的极大值或极小值数目比上跨零点（或下跨零点）的数目多两个（或两个以上），则该数据序列就要进行平稳化处理
亮剑Net-深入体验与实战精要
- 目录 第一篇 技术基础总结 第1章 .NET，你真的知道了吗 1.1 搞清自己是干什么的 1.2 .NET的几个特性 1.3 万丈高楼平地起：面试者必会 1.3.1 C#介绍 1.3.2 命名空间 1.3.3 C#语法格式要点 1.3.4 变量 1.3.5 类型推断 1.3.6 变量的作用域 1.3.7
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- 经验模态分解（EMD）方法（平稳化过程）是一种全新的处理非平稳数据序列的方法，其基本思想是：假如一个原始数据序列X(t)的极大值或极小值数目比上跨零点（或下跨零点）的数目多两个（或两个以上），则该数据序列就要进行平稳化处理-Empirical Mode Decomposition (EMD) method (a smooth process) is a new deal with non-stationary data sequence
新论文
- 多媒体检索中的线性跨模态哈希算法，旨在降低算法的复杂度，变为线性复杂度。(Linear Cross-Modal Hashing for Efficient Multimedia Search)
FSH-master
- 跨模态二进制代码通过融合相似度学习，一篇相似度学习的论文，属于计算机视觉类的，附有源代码，使用平台为window操作系统，语言工具为MATLAB(Cross-Modality Binary Code Learning via Fusion Similarity Hashing)
GCDL code website
- 广义耦合词典学习方法在跨模态匹配中的应用，cuhk数据集(CUHK photosketch face data set)
modeshape
- 该程序为matlab计算一个三跨连续梁的桥梁结构模态的实例，用户可以用此程序进行模态分析。(The Example of Calculating the Modal of Bridge Structure)
跨模态文字检索图片102花卉数据
- 跨模态检索 tensorflow实现，使用googlenet处理图片，char-cnn处理文字，使用triple-loss训练(Tensorflow is implemented by cross-modal retrieval, using Google eNet to process pictures, char-cnn to process text, and triple-loss training)
wikipedia_info
- wikipedia跨模态（文本图像）数据集，可用于图像标注、跨媒体检索等领域。共十类，已标注。文本特征是10维LDA特征，图像特征是128维SIFT特征(Wikipedia datasets for cross-media retrieval, image annotation etc.)