map-reduce

基于Map和Reduce的并行计算模型，是处理海量数据的重要工具。在这个模型中，数据被划分为初始键值对，并经过中间结果的计算和分布式存储。最终，通过聚合和数据重排阶段，将计算结果汇总并输出。

图像均值 MATLAB 代码概述 这是在 OuluVS2 数据集 上测试的 端到端多视图唇读 的 Python 实现。如果在研究中使用该包，请引用以下论文： [1] 端到端多视图唇读，S. Petridis、Y. Wang、Z. Li、M. Pantic，2017年9月，英国机器视觉会议。 依赖项：运行代码需要以下依赖项： miniconda2、matplotlib、pydotplus、scikit-learn、Pillow。建议使用 miniconda 管理 Python 环境，CUDA 安装不是必需的。数据集 OuluVS2 收集于芬兰奥卢大学，促进视觉语音识别研究，使用前需签署许可协议。成功下载数据集后，您可以使用提供的脚本进行预处理。

MATLAB最大后验概率MAP准则代码提供下载。

使用两种边界颜色和一种中心颜色创建颜色图。此方法在包含正值和负值时非常有用，中心颜色（通常为白色）代表零。用户可以定义边界和中心颜色，以及组成颜色图的段数。所有颜色输入需采用RGB三元组格式（例如[0 0 0]表示黑色）。生成颜色图后，使用：colormap(gca,newColormapName)上传到当前图形。请参阅函数文本（注释）以获取进一步的描述和示例用法。如果存在任何错误，请告诉我。

ML与MAP准则在BP神经网络中的应用，主要用于函数拟合与模式识别，同时探讨多目标跟踪中粒子滤波器的使用。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，可直接运行，亲测可用，适合初学者使用。 代码压缩包内容： 主函数：main.m 调用函数：其他m文件 无需额外运行运行结果效果图 代码运行版本：Matlab 2019b；若运行出现错误，请根据提示修改。如不懂，欢迎私信博主。 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，待程序执行完毕后即可看到结果。 仿真咨询：如需其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片，提供以下服务： 完整代码提供 期刊或参考文献复现 Matlab程序定制 科研合作