求解向量的范数

在Vague多目标决策的研究中，引入欧氏范数，建立加权向量概念，通过计算和比较各候选方案与理想方案间的几何偏差来确定最优方案。算例验证了该方法的有效性和可行性。

利用小波紧框架和全变分，提出了一个新的图像修复模型。该模型将稀疏和全变分作为正则项，L0范数作为数据保真项。其充分利用全变分和紧框架各自的优点，即对分片常值和光滑图像有效地逼近，同时保持图像的几何特征

具有-范数正则化的随机傅立叶极限学习机

利用Hessian核范数进行图像复原是目前较好的高阶正则化方法,但是由于Hessian核范数正则项的高度非线性和不可微性,图像去模糊和去噪过程耦合度高,求解算法的复杂度高.本文利用变量分裂设计了一种具

特征基因选择的NMF-L2,1-范数约束方法

NorthWind数据库以一家贸易公司为模型: -在多张表中存储关于交易、客户、产品、雇员、供货商方面的信息; -在表与表之间建立了相应的关系。 Pubs数据库以一个图书出版公司为模型: -在多张表中

SQL Server商贸示范数据库的完整案例，可用于数据库的教学，也可用于学生上机实验

C++ 实现的香港中文大学徐立等人的《Image Smoothing via L0 Gradient Minimization》一文。

图示规范： 数字地形图图式。 地图符号库。

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