const MtxDCT = (function(N) { var dct = new Array(N); for(var i=0; iMul(Mul(MtxDCT, block), MtxIDCT), f: block => Mul(Mul(MtxIDCT, block), MtxDCT), INT } ////////////////////// TEST //////////////////////////// const dct = require("./dct"); const D = [ [ 36, 242, 131, 90, 35, 19, 156, 26], [ 32, 176, 160, 189, 198, 45, 132, 86], [ 6, 253, 191, 99, 246, 223, 196, 28], [234, 61, 98, 159, 141, 134, 221, 90], [102, 221, 98, 253, 167, 72, 81, 78], [ 46, 8, 243, 124, 119, 170, 166, 212], [ 91, 187, 112, 186, 210, 228, 125, 114], [ 71, 117, 207, 188, 66, 192, 27, 112] ]; console.log(D); console.log(dct.INT(dct.f(dct.F(D))));
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摘要:本文承接上一篇文章使用機器學習識別出拍賣場中作弊的機器人用戶本項目為上舉行的一次比賽,地址見數據來源,完整代碼見我的歡迎來玩代碼數據探索數據預處理特征工程模型設計及評測項目數據來源項目所需額外工具包含有聚和算法項目整體運行時間預估為左右,在 本文承接上一篇文章:使用機器學習識別出拍賣場中作弊的機器人用戶 本項目為kaggle上Facebook舉行的一次比賽,地址見數據來源,完整代碼見我...
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