在MSR图像增强算法的基础上进行了改进，采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法，并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积，提高算法运算速度；对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法，提高增强后图像的对比度。实验结果表明，本算法在提高图像质量的同时，算法速度提高3~4倍。

ETF成交活跃度提升，TMT主题基金连续两周表现突出-20210806-16页.pdf

(i)全球盐度数据集 全球河流化学数据集(GLORICH) 包括世界各地河流位置的多个水质参数，由汉堡大学的研究人员收集。 (ii)区域盐度数据集： 欧洲的数据来自欧洲环境署的水质数据库；Waterbase包含整个欧洲的河流、湖泊和地下水体的多个水质参数; 美国地表水和地下水水质门户(WQP)包含美国地表水和地下水的一系列水质数据。该数据门户由美国地质调查局(USGS)、环境保护署(EPA) 美国的地下水数据也是从溶解固体数据集(Qi& Harris 2017)中收集的，该数据由USGS提供的ScienceBase 目录发布，其中包含为评估美国各地的微咸地下水而收集的EC 科罗拉多州的地下水数据是从农业部和农业化学品与地下水保护部门(Co Gov)收集的。使用全州无机质量监测数据的搜索查询直接从该站点下载数据，并选择所有可用年份的参数比电导(Lab); 盐度数据库包含以下 3 个类别和相关列出的文件： 第1类：河流数据 第2类：湖泊/水库数据。 第3类：地下水数据。 对于所有文件，每个站点的数据源都包括在内，其相关数据链接在仅在附属文件中给出，用于每列变量名称的定义和单位在表中给出

“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度计算模型“技术需求”与“技术成果”项目之间关联度

一阶梯度法 a. Steepest descendent Sk = -gk/|gk| direction gradient 知道了方向，如何确定步长呢？ 最常用的是先选择任意步长l，然后在计算中调节 用体系的能量作为外界衡量标准，能量升高了则逐步减小步长。 robust, but slow 最速下降法

VB编写的游戏十步万度，百行不到的精简代码，可以随意更改长宽。

好不容易找到的~超详细..相信看了之后都能战胜时间复杂度这个难题！

余弦相似度算法

DFT的matlab源代码Apache Spark中的轨迹相似度搜索 该项目实现了轨迹相似性算法及其在图2中描述的所有竞争者。 已实现的算法和变体包括： DualIndexingSolution ：带有双索引的咆哮位图DFT RRSolution ：无双索引的咆哮位图DFT BFDISolution ：带双重索引的Bloom过滤器DFT BloomFilterSolution ：不带双重索引的Bloom Filter DFT BitMapSolution ：原始位图DFT TrajIndexingSolution ：边界框上的分布式R树。 VPTreeSolution ：轨迹上的分布式VP-Tree MTreeSolution ：轨迹上的分布式M树。 基线：蛮力Top-k 建造 调用sbt assembly ，您将在target/scala-2.11/traj-sim-assembly-1.0.jar处获得编译后的软件包。 跑步 通过将程序包送入spark-submit来运行它，不同算法（在上面列出）的入口点和其他实用程序位于edu.utah.cs.trajecotry 。 贡献者 董