代码分享

YL网站管理代码 以下为YL网站管理代码，供参考： 代码1 代码2 代码3

探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。

使用VC++和Access数据库开发的宾馆管理系统源代码，代码质量优秀，适合学习和参考。

这里分享Matlab代码资料，希望对需要的人有所帮助。

适用于SIMULINK中双阈值检测，代码带有繁体中文注释，有助于理解代码逻辑。双阈值检测相较于单阈值，可以更精确地识别图像中的细小亮光点。

我们很高兴能分享用于大规模特征选择的自适应粒子群算法的Matlab代码。如果您在该研究的基础上进行进一步研究，请在您的论文中引用以下参考文献： Xue, Y., Xue, B., & Zhang, M. (2019). Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 13(5), 1-27. DOI: 10.1145/3340848 请注意，参考文献格式和代码并非最终版本，我们将在未来几天内持续更新。如有任何问题，请联系我们。

整理了MATLAB中人脸识别的简易代码，并提供了实验过程及所需资源下载链接。代码整理包括StTrainFile2.txt和StTestFile3.txt两个文件，通过下载即可运行。其他相关实验代码及课件详见链接：提取码：le88。

图像处理代码分享-im_sharp.m，这是一个包含多种滤波器和梯度算子的代码示例，用于图像处理。其中包括3*3的均值滤波器、半径为5的圆形平均模板和标准差为0.5的高斯低通滤波器。此外，还包括加强水平边缘的竖直梯度算子和Robert交叉梯度。拉普拉斯模板部分展示了三种模板：0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0、-1 -1;-1 8 -1;-1 -1和1 4 1;4 -20 4;1 4 1。最后，还有sobel梯度计算的代码示例。

Matlab编写的遗传算法代码，可供初学者学习和参考。

这份资源总结了机器学习期末考试的一些代码分享，涵盖了卷积神经网络、自然语言处理和MNIST数据集。其中，卷积神经网络通过tf.nn.conv2d函数执行卷积操作，自然语言处理部分展示了数据集的处理和单词分割过程，而MNIST数据集则介绍了手写数字识别模型的构建过程。这些技术在机器学习领域中具有重要应用价值。