ar模型matlab代码HRAN-快速fMRI的生理噪声去除 我们创建了一种统计工具来估算和消除快速功能磁共振成像中的生理噪声（）。 我们的代码已获得MIT许可，没有任何保证。 下面，我们描述实现该软件的步骤： 先决条件 HRAN是在MATLAB 2018和2019（）中创建和测试的。 HRAN使用chronux工具箱，该工具箱可在上找到。 下载MATLAB和chronux之后，请通过添加以下行将脚本定向到相应的目录： addpath(genpath( ' /PATH/chronux ' )) 其中PATH是chronux目录的路径。 正在安装 我们的实验室Git-上提供了HRAN软件包。 我们建议运行HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m脚本，以测试程序是否已成功下载。 跑步 估计生理频率 如HRAN_demo_nifti.m和HRAN_demo_simulated.m ，首先使用以下输入参数根据解剖学定义的ROI（例如心室）估算生理频率： % TR, moving window length, percent overlap inputPar

matlab语言dll反编译成源码 :bookmark_tabs: 目录 :plus: C/C++ const 作用 修饰变量，说明该变量不可以被改变； 修饰指针，分为指向常量的指针和指针常量； 常量引用，经常用于形参类型，即避免了拷贝，又避免了函数对值的修改； 修饰成员函数，说明该成员函数内不能修改成员变量。 使用 const 使用 // 类 class A { private: const int a; // 常对象成员，只能在初始化列表赋值 public: // 构造函数 A() : a(0) { }; A(int x) : a(x) { }; // 初始化列表 // const可用于对重载函数的区分 int getValue(); // 普通成员函数 int getValue() const; // 常成员函数，不得修改类中的任何数据成员的值 }; void function() { // 对象 A b; // 普通对象，可以调用全部成员函数、更新常成员变量 const A a; // 常对象，只能调用常成员函数 const A *p = &a; // 常指针 const A &q = a; // 常引用 // 指

matlab艾里光代码艾里光束断层显微术 (ATM) 的重建演示 本软件是作为文章的随附软件分发的，Jian Wang、Xuanwen Hua、Changliang Guo、Wenhao Liu 和 Shu Jia，“Airy-beam tomographyoscopy，”Optica 7，790-793（2020）， 怎么跑 演示包由用 MATLAB（MathWorks, Natick, MA）编写的函数和脚本组成。 代码已在MATLAB R2018b版本中测试。 为了简化编码，我们使用 DIPimage 工具箱 ()。 运行用于重建 3D 结构的演示代码： 将MATLAB中的当前文件夹设置为ATMdemo code\ 打开脚本ATMdemo.m，并使用实验数据Proj_data.mat。 设置以下参数的值：r1_max、r2_max、r3_max（重建矩阵的边长）、u_max（投影边长）、vpRatio（体素与像素比）、num_proj（投影数）、rnl（相对噪声水平） )、thetaZ（与 z 投影的角度）和投影数据文件。 运行代码。 输出是重建 3D 结构的 z 层。 计算时间

java源码跟踪Android对象追踪 此存储库包含用于对象跟踪的源代码，该代码使用OpenCV Java库在PC和Android设备上实现。 文件夹Mean_Shift_tracker包含PC版本 文件夹ObjectTracking包含Android版本

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和声2 PAT-Noxim - NoC 模拟器 欢迎使用 PAT-Noxim，循环精确的片上网络 (NoC) 模拟器。 描述 片上网络 (NoC) 已被证明在众核架构中具有低延迟和高度可扩展性。 由于可扩展性的重要性，设计人员尝试优化整个网络的延迟、功率和温度。 因此，开发一种精确的工具来计算上述属性至关重要。 设计人员需要在 NoC 模拟环境中评估他们提出的技术。 因此，我们提出 PAT-Noxim 来解决设计和后期设计阶段的缺点。 基于 Access-Noxim 开发的 PAT-Noxim 提供了一个环境来模拟 NoC 的功耗、面积、延迟和温度模型。 PAT-Noxim 旨在支持多种预定义和自定义架构。 它可以根据 GPL 许可条款下载。 如果您在研究中使用 PAT-Noxim，我们将感谢在其贡献的任何出版物中引用以下内容： A. Norollah、D. Derafshi、H. Beitollahi 和 A. Patooghy，“PAT-Noxim：精确的功率和热循环精确 NoC 模拟器”，2018 年第 31 届 IEEE 国际片上系统会议 (SOCC)，弗吉尼亚州阿灵顿，美国，

ist的matlab代码B蛇道检测的C ++实现 这是基于Wang等人的bsnake论文进行车道检测的代码。 什么是基于B蛇的车道模型 它描述了平行线的透视效果是通过双重外力构造的，用于通用车道边界或标记 与其他车道模型（例如直线和抛物线模型）相比，它能够描述更广泛的车道结构。 由于在地面上使用了平行的道路知识，因此它对阴影，噪声和其他方面具有鲁棒性。 通过确定车道模型控制点的集合来制定车道检测问题。 消失点的Canny / Hough估计（CHEVP）算法 它是一种健壮的算法，可为B蛇道模型提供良好的初始位置，该模型对于捕获的道路图像中的噪声，阴影和照明变化具有鲁棒性。 它也适用于标记和未标记的划线油漆线和实心油漆线道路。 CHEVP算法如何工作 假定该道路在地面上具有两个平行边界，并且在短的图像水平带中，该道路近似是笔直的。 作为透视投影的结果，图像平面中的道路边界应在地平线上的共享消失点处相交。 CHEVP算法有五个处理阶段： 通过Canny边缘检测提取边缘像素。 Canny边缘检测用于获得边缘图。 通过霍夫变换进行直线检测。 地平线和消失检测。 通过检测到的道路线估计道路的中线

matlab svr代码kaggle_表型 戴希扬@UMD CS 从基因型预测表型。 这是用于从基因型@UMD CMSC702 预测表型的 Kaggle 竞赛。 整个代码按原样提供。 要求 -Matlab -Libsvm/Libliner (for SVR) -DeepLearnToolbox (for NN regression) -vl_feat (for gmm) 建议的方法 团结 - logloss.m - dataloader.m - confusion_matrix.m - mynormalize.m - k_mer_feature.m - gmms_feature.m 特征选择 - feature_selection.m - fs_trian_test.m 降维 - dimension_reduct.m K-mer + 种群 + LASSO + NN/SVR - nfold_validation.m: Driver to run nfold cross validation on proporsed methods (SVR) - mytrain.m - mytest.m

leetcode走方格起点到终点 前言 从山顶到谷底，我也仅仅用了不到3年的时间，由于研一的退学和研二的培训结构经历的失败，导致了我缺乏时间管理意识，研三阶段已经开始放飞自我，两年里囫囵吞枣的学了很多的东西，但是都以失败告终，这导致了我实习失败，论文失败，毕业失败，心态崩溃，成为了一个loseer！ 从小到大一路走来，我都是给人以好学生的姿态，至少在此之前从来都不接受自己变得不优秀的事实，但是研一和研二的两次决定都验证了：我，不优秀且蠢。我想这发生一切都应该不是偶然，肯定是自己自卑加社恐的性格弱点在作怪，要说之前没有显现出来是因为我按部就班，没有给他可乘之机。都说大学是个小社会，读研更甚，那么这方面的劣势就导致了不可挽回的。 分析下导致我失败的研究生阶段的原因： 主观原因： 自卑、社恐的心理。不自信使得我错过了一些原本争取到的机会，如牛逼的导师，不错的实习机会。而社恐使得我在与导师的交流过程中信息的不对称，我一年换了三个科研方向。 缺乏自律。我喜欢去做计划，但是在计划执行中总是被外界影响，比如实习期间我竟然选择了去参加培训，而培训的结果并不理想。 客观原因： 首先就是疫情影响直接导致了

TU-RP1210 美国卡车运输协会技术与维护委员会（TMC）RP1210 Windows Communication API的示例源代码存储库 这是一个PyQt5项目，这意味着它会继承GPLv3许可（例外）。 该程序利用Python中的ctypes库连接到RP1210 DLL驱动程序文件。 该程序中使用的图标来自 。 安装 安装Python 3.6。 它可能适用于其他版本，但尚未经过测试。 该存储库的Python软件包可在pip上找到。 pip install TURP1210 或者，您可以克隆此存储库并使用安装工具进行安装。 在命令提示符下： python setup.py install 这将在您的站点包中安装一个模块，并复制所有必要的文件。 该演示程序将使您能够导入并运行该模块。 运行基于TURP1210模块的程序非常简单： import TURP1210 f