isodata的Matlab代码示例 - 集群演示

描述了使用Matlab实现人头检测和Facenet演示的代码。该项目基于TensorFlow实现了人脸识别器，结合了最新的研究成果和技术更新。更新内容包括删除了旧版本非超薄机型的代码，将瓶颈层移到各个模型中，并修正了中心损失的规范化问题。此外，还添加了生成128维嵌入的预训练模型，并实现了持续集成。

介绍了人工智能和图灵测试。 概述了计算机视觉、自然语言处理和机器人技术的三个主要分支。 介绍了机器学习库 Numpy 的优点和功能。 提供了使用 Numpy 进行数组操作、创建随机数组、执行逻辑运算、执行统计运算以及执行数组运算的示例代码。 解释了 Numpy 数组与 Python 列表之间的差异。

isodata聚类分析算法matlab代码

MATLAB代码已弃用通知：为了支持新功能，demo.sipgate.io存储库已停用。您可以在此找到所需的所有安装信息和多种编程语言的示例文档。在Heroku托管的演示存储库可在任何地方运行。安装Heroku Toolbelt（https://toolbelt.heroku.com/），使用以下命令：wget -qO- https://toolbelt.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh；登录heroku；克隆存储库：git clone https://github.com/sipgate/demo.sipgate.io.git；创建应用：heroku create --region eu；推送到Heroku：git push heroku master；打开应用：heroku open或直接访问指定的URL。

isodata的Matlab代码博客展示了在Actionscript 3中实现行进方块的方法。详细介绍了如何创建一个实现IIsoData接口的类，并且强调了IIsoData.getValueAt方法在不同位置的应用。

ISODATA算法是一种经典的数据聚类方法，在Matlab环境下的实现比较简单且代码高度一致，总计约280行。

演示4.SQL附带的源代码。

Lucka's Toolkit是一套由Lucka制作的工具集，专为isodata MATLAB代码博客而设计。包含独立音乐、独立网络许可等功能。

Matlab通用对象解码示例库包含用于重现结果的数据和演示代码。通用对象解码技术能解码各种对象类别，包括未在模型训练中使用的类别。数据包括经过预处理的fMRI数据和视觉特征，适用于五个主题（训练、测试感知和测试想象）以及视觉特征（CNN1-8、HMAX1-3、GIST和SIFT）。未经处理的fMRI数据可在上获取。出于版权原因，实验中使用的视觉图像未公开。如果需要，我们可以分享刺激图像。Matlab和Python各有示例程序。更多详细信息请查看每个目录下的README.md。