hsi matlab代码QRNN3D TNNLS 2020论文的实施 强调 我们的网络在高斯和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法（2019），如下所示： 我们证明了在31频段自然HSI数据库（ICVL）上进行预训练的网络可用于恢复由于恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏的遥感HSI（> 100频段） 先决条件 Python> = 3.5，PyTorch> = 0.4.1 要求：opencv-python，tensorboardX，caffe 平台：Ubuntu 16.04，cuda-8.0 快速开始 1.准备训练/测试数据集 从以下位置下载ICVL高光谱图像数据库（我们仅需要.mat版本） 火车测试拆分可在ICVL_train.txt和ICVL_test_*.txt 。 （请注意，我们分别将101个测试数据分为高斯和复数降噪两部分。） 训练数据集 注意cafe（通过conda安装）和lmdb是执行以下说明所必需的。 阅读utility/lmdb_data.py的函数create_icvl64_31 ，并按照指令注释定义您的数据/数据集地址。 通过python

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FNNLS算法的Rust移植

用于实现求解线性方程组的最小二乘法，要求求得的结果必须大于0，才有实际意义的matlab程序

非负最小二乘算法(NNLS)的源程序，C语言版，NASA工程师所写。

TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出： 在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些

OCR, CNN LSTM (CTPN/CRNN) for image text detection, tensorflow

使用牛顿算法解决具有非负变量的线性最小二乘问题： 葡萄牙，Judice 和 Vicente，具有非负变量的线性最小二乘问题的块旋转和内点算法的比较，计算数学，63(1994)，第 625-643 页

nnls - lsqnonneg 的替代方案：在大问题上可以更快， 改进的收敛控制，可选的重启向量 解决非负最小二乘法： min wrt x: (d-Cx)'*(d-Cx) 受制于：x>=0 此版本的 nnls 旨在解决可能发生的收敛问题与 2011-2012 版本的 lsqnonneg，并提供了一个快速的解决方案大问题。 包括为 x 提供初始正项的选项使用 nnls 更快地解决迭代问题。 对于一些大问题，nnls 可能比 lsqnonneg 更快， 请参阅测试文件 (nnlstest.m)。 简单用法：x=nnls(C,d) [x,w,info]=nnls(C,d,opts) C 系数矩阵d Rhs 载体opts 包含选项的结构：（可选） .Accy 0 快速版本，1 精炼最终值（默认）， 2 使用准确的步骤，但在大型情况下非常慢， 在小情况下更快，结果通常与 1 相同.Ord