二摘代码MATLAB 形态建筑物指数，一种新颖的建筑物提取方法，是由新晃于2011年提出的。（从多光谱GeoEye-1影像中自动提取建筑物的多方向和多尺度形态指数。PERS，2011）MBI的成功之处在于它的高速性和简单。 建筑物提取的过程不需要监督学习。 但是，缺点主要在于蔬菜和水的混乱，道路和山区的混乱。 因此，从那时起，研究了一系列的后处理策略。 （用于高空间分辨率遥感影像的新建筑物提取后处理框架，JSTAR，2017年）在此项目中，我们在Matlab上对MBI及其后处理框架进行编码。 这里列出了open_by_reconstruction / close_by_reconstruction.m以加载某些功能。 该项目的核心是mbi.m和postprocessing.m。 在mbi.m中，我们实现MBI的所有步骤并输出MBI特征图像。 在postprocessing.m中，我们实现了后处理框架中的主要步骤，包括面积填充Kong，阈值和长度-宽度阈值，最后以bmp的形式输出建筑图。 该项目的输入是两个图像。 同一区域的RGB 3通道图像和NIR-RG 3通道图像。

using Neural Networks (SSD) on Tensorflow to do hand detect. https://github.com/molyswu/hand_detection

平均偏差相似指数 (MDSI) 是一种高效可靠的全参考图像质量评估模型。 它可用于评估自然图像、合成图像和照片修饰图像的质量。

## A C++11 implementation of the B-Tree part of "The Case for Learned Index Structures" A research **proof of concept** that implements the B-Tree section of [The Case for Learned Index Structures](https://arxiv.org/pdf/1712.01208.pdf) paper in C++. The general design is to have a single lookup structure that you can parameterize with a KeyType and a ValueType, and an overflow list that keeps new inserts until you retrain. There is a value in the constructor of the RMI that triggers a retrain when the overflow array reaches a certain size. The basic API: ```c++ // [first/second]StageParams are network parameters int maxAllowedError = 256; int maxBufferBeforeRetrain = 10001; auto modelIndex = RecursiveModelIndex recursiveModelIndex(firstStageParams, secondStageParams, maxAllowedError, maxBufferBeforeRetrain); for (int ii = 0; ii < 10000; ++ii) { modelIndex.insert(ii, ii * 2); } // Since we still have one more insert before retraining, retrain before searching... modelIndex.train(); auto result = modelIndex.find(5); if (result) { std::cout << "Yay! We got: " << result.get().first << ", " << result.get().second << std::endl; } else { std::cout << "Value not found." << std::endl; // This shouldn't happen in the above usage... } ``` See [src/main.cpp](src/main.cpp) for a usage example where it stores scaled log normal data. ### Dependencies - [nn_cpp](https://github.com/bcaine/nn_cpp) - Eigen based minimalistic C++ Neural Network library - [cpp-btree](https://code.google.com/archive/p/cpp-btree/) - A fast C++ implementation of a B+ Tree ### TODO: - Lots of code cleanup - Profiling of where the slowdowns are. On small tests, the cpp_btree lib beats it by 10-100x - Eigen::TensorFixed in nn_cpp would definitel

learned index

主要介绍了解决Vue项目打包后打开index.html页面显示空白以及图片路径错误的问题，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

典型相关分析matlab实现代码 目录 交易体系构建 数据准备 行情：开盘价、收盘价、MA5、MA20等等 趋势：MACD、BBI 热度：换手率、成交量 基本面：品种间相关性指标、PE、PB 现值、中位数、五年十年百分位、十二个月后的百分位 策略设计 择股：大小盘轮动，即根据MA20日线的动量变化率在两个标的之间轮动 趋势： 分析MACD、BBI同时出现交点时一段时间后的胜率 MACD、BBI其他情况下的表现 配合其他指标加强趋势判断准确率 择时（热度）: 分析换手率，周换手率、月换手率各值出现之后一段时间的胜率 分析日成交量出现地量、天量时，做出择时后一段时间的胜率 策略实现与回测 模拟交易：交易频率、交易费率 回测指标计算：净值、年化收益率、阿尔法、贝塔、夏比特率、最大回测、年化波动率 实时交易接口实现 其他 构建组合需要感受各个品种之间的相关性，相关性分析通过历史周线级别的数据分析。因分析难度大，可先用着益达的图。2024年之前都可以用 在组合中要区分大小盘，大盘的50和300，熊市50跌的更少，牛市300涨的更多，而大盘与小盘指数的对比中，50和小盘的相关性更低。 对年换手率指

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