互相学习

MLography：这是一种新颖的机器学习方法，专注于肉类金相学中的异常检测。MLography通过数据挖掘和深度学习实现自动化的杂质检测和分析。此方法利用几何对象的异常分数来识别和量化不同的杂质类型。以下是模型的主要功能： 空间异常：检测在邻域中体积较大且距离较远的杂质，评估其异常度。 形状异常：将不对称的形状视为异常，从形状特征上突出杂质。 综合异常：结合空间和形状异常分数，呈现最具代表性的杂质对象。 区域异常：分析异常物体的空间分布，量化区域内的杂质位置和数量。 本存储库提供MLography实现细节，包括代码、数据以及MLographyENV文件，用于快速创建带所需软件包的anaconda环境。引用：如果此工具对您的研究有帮助，请引用MLography以支持进一步发展。

Matlab编程-循环互相关。用于估计循环互相关函数。

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。

介绍了如何通过不同方法实现EXCEL、TXT文档数据与ORACLE数据库之间的互相导入导出。可以通过将EXCEL中的数据导入到ORACLE，或者将ORACLE中的数据导出到EXCEL，实现数据的灵活管理和应用。

MATLAB环境噪声互相关工具专为执行环境噪声层析成像而设计。该工具包含两个主要部分：（1）计算和测量站点之间的环境噪声互相关以及相速度；（2）生成一维或二维各向同性相速度图，以及站点之间的一维或二维方位各向异性速度反转。请注意：此代码仅使用24小时段数据进行测试，并已下采样至1 Hz。

该项目利用自相关和归一化互相关方法，实现了对浊音语音信号的基音周期进行检测。

归一化互相关(NCC)在已知比例和方向的图像中查找给定模式时是一个优秀选择。Matlab的IP工具箱normxcorr2函数执行这一任务。然而，normxcorr2无法指定哪些像素是重要的，这在模式矩阵无意中指定了矩形ROI时特别成问题。为了减少这种情况的影响，可以考虑加权归一化互相关（WNCC），它使用加权方差而不是常规方差来计算相似度。这种方法能够更精确地识别图像中的模式，尤其是对于存在伪影的情况。注意：WNCC比normxcorr2更为昂贵，因为它在频域和空间域之间进行多次卷积。

数组转换方法集合。在Java编程语言中，如何有效地将List转换为数组是一项重要技能。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

机器学习的一些学习记录