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Two-dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms, and Software的源代码

Two-dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms, and Software一书的源代码
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Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software Part 1

Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software by Dennis C. Ghiglia & Mark D. Pritt Part 1 of 4

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Two Dimensional Phase Unwrapping-Theory Algorithms and Software

Two Dimensional Phase Unwrapping-Theory Algorithms and Software。二维相位解缠绕,该书囊括目前用于干涉相位解缠绕的几乎所有主流方法,是解缠书籍中的经典,可作为重要的参考书或工具书。

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Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software Part 2

Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software by Dennis C. Ghiglia & Mark D. Pritt Part 2 of 4

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Two-dimensional phase unwrapping: theory, algorithms, and software 书籍中的代码

Two-dimensional phase unwrapping: theory, algorithms, and software 书籍中的代码,很不错的东西,如果你会用到的话。

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Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Algorithms, and Software 书中程序代码

Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Algorithms, and Software 书中程序代码

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Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software Part 4

Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software by Dennis C. Ghiglia & Mark D. Pritt Part 4 of 4

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Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Algorithms and Software

Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Algorithms and Software,扫描文档,清晰度一般。

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Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software Part 3

Two Dimensional Phase Unwrapping: Theory, Algorithms and Software by Dennis C. Ghiglia & Mark D. Pritt Part 3 of 4

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Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Alogrithms and Software

经典书籍 Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Alogrithms and Software 扫描文字识别版本,内置少许目录。

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Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Algorithms and Software完整版及代码

完整版,里面是扫描的,还算清楚。资源中还包括书中的代码。

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Two Dimensional Phase Unwrapping Theory Alogrithms and Software

详细介绍了二维相位解包裹算法,是该领域比较权威的一本书,书后附有算法代码。

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电子书Information Theory Inference and Learning Algorithms

Contents Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v 1 Introduction to Information Theory . . . . . . . . . . . . . 3 2 Probability, Entropy, and Inference . . . . . . . . . . . . . . 22 3 More about Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 I Data Compression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4 The Source Coding Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 5 Symbol Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 6 Stream Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 7 Codes for Integers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 II Noisy-Channel Coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 8 Dependent Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 9 Communication over a Noisy Channel . . . . . . . . . . . . 146 10 The Noisy-Channel Coding Theorem . . . . . . . . . . . . . 162 11 Error-Correcting Codes and Real Channels . . . . . . . . . 177 III Further Topics in Information Theory . . . . . . . . . . . . . 191 12 Hash Codes: Codes for Ecient Information Retrieval . . 193 13 Binary Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 14 Very Good Linear Codes Exist . . . . . . . . . . . . . . . . 229 15 Further Exercises on Information Theory . . . . . . . . . . 233 16 Message Passing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 17 Communication over Constrained Noiseless Channels . . . 248 18 Crosswords and Codebreaking . . . . . . . . . . . . . . . . 260 19 Why have Sex? Information Acquisition and Evolution . . 269 IV Probabilities and Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 20 An Example Inference Task: Clustering . . . . . . . . . . . 284 21 Exact Inference by Complete Enumeration . . . . . . . . . 293 22 Maximum Likelihood and Clustering . . . . . . . . . . . . . 300 23 Useful Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . 311 24 Exact Marginalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 25 Exact Marginalization in Trellises . . . . . . . . . . . . . . 324 26 Exact Marginalization in Graphs . . . . . . . . . . . . . . . 334 27 Laplace's Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 341 28 Model Comparison and Occam's Razor . . . . . . . . . . . 343 29 Monte Carlo Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357 30 Ecient Monte Carlo Methods . . . . . . . . . . . . . . . . 387 31 Ising Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 400 32 Exact Monte Carlo Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . 413 33 Variational Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 34 Independent Component Analysis and Latent Variable Modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437 35 Random Inference Topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 445 36 Decision Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 451 37 Bayesian Inference and Sampling Theory . . . . . . . . . . 457 V Neural networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467 38 Introduction to Neural Networks . . . . . . . . . . . . . . . 468 39 The Single Neuron as a Classi er . . . . . . . . . . . . . . . 471 40 Capacity of a Single Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483 41 Learning as Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492 42 Hop eld Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 505 43 Boltzmann Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 522 44 Supervised Learning in Multilayer Networks . . . . . . . . . 527 45 Gaussian Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 535 46 Deconvolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 549 VI Sparse Graph Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 555 47 Low-Density Parity-Check Codes . . . . . . . . . . . . . . 557 48 Convolutional Codes and Turbo Codes . . . . . . . . . . . . 574 49 Repeat{Accumulate Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 582 50 Digital Fountain Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 589 VII Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597 A Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 598 B Some Physics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 601 C Some Mathematics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 605 Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 613 Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 620

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Information Theory, Inference, and Learning Algorithms高清pdf

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Principles of Robot Motion Theory, Algorithms, and Implementations

这本书非常著名,是机器人运动规划方面的权威著作。但是不知道为什么国内好像没有引进。搞机器人运动规划的基本上都知道它。网上关于这本书的资料也很少。拿出来跟大家分享,chm格式的。

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understanding machine learning-from theory to algorithms

2014年剑桥大学最新机器学习教材,讲解全面透彻,适合有一定基础的同学阅读。另附三本经典的机器学习教材:PRML,MLAPP以及统计学习方法。

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Computer and Machine Vision - Theory, Algorithm and Practicalities

Computer and Machine Vision - Theory, Algorithm and Practicalities (4th Edition E.R Davies) Original edition clear pdf document

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phase unwrapping

2D_Phase_Unwrapping 代码 matlab

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Nonlinear Programming: Theory and Algorithms Bazaraa

非线性规划经典著作,很多算法,第三版,Bazaraa著。

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一本非线性规划极好的国外图书,希望对大家有帮助。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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