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OZCollide是很不错的开源的碰撞检测库，它提供了一些便于调用的的C++ API，包含fast tri-box intrs及其其他多种高效碰撞检测算法，能够有效用于粒子系统的碰撞检测！

fast-lio2代码，做了调整，调用库，生成头文件。

hsi matlab代码使用线性回归的快速高光谱图像超分辨率 C语言实现 此版本的C语言实现是在Linux上开发的。 内部使用Intel Math Kernel Library（MKL）和Matlab R2014a extern库。 请确保您的计算机上正确安装了这两个依赖项。 使用Makefile编译计算机上的源代码，但是需要根据您的安装修改MKL和Matlab路径（我们的MKL位于/ usr / opt，Matlab位于/ usr / local。）。 我们的方法的实现包含在hss_lr.c中，该文件明确要求低空间分辨率高光谱图像（LR-HSI），高空间分辨率多光谱图像（HR-MSI）和降级算子（D）。 输出为高空间分辨率高光谱图像（HR-HSI）。 在我们的演示（LR_C.c）中，我们分别在CAVE，Havard和ICVL数据集上测试了我们的方法。 Matlab实现 LR_latest * .M包含了我们对不同贴片尺寸的方法，即，2 2，4 4，8×8，16 16，32×32的执行。 为使代码正常运行，请将* .m移到字典依赖项中。

DenseNet-Fast-40-12-CIFAR10.h5 准确率高达93% 可用此直接发布到heroku上

Color quantization using the fast K-means algorithm Color Quantization Using the Fast K-Means Algorithm Hideo Kasuga Graduate School of Engineering, Shinshu University, Nagano, Japan 380-8553 Hiroaki Yamamoto and Masayuki Okamoto Faculty of Engineering, Shinshu University, Nagano, Japan 380-8553 SUMMARY Many color images use 24 bits for color information. However, this number of colors is not always necessary. In this paper, an algorithm that quantizes a full-color image from about 17

目前为止最快速的EMD算法，也可作为SIFT匹配的一种方法

该项目旨在开发和共享快速的频繁子图挖掘和图学习算法。 当前，我们发布频繁的子图挖掘程序包FFSM，稍后我们将包括用于图回归和分类程序包的新功能。

以下论文中描述的快速 O(1) 双边滤波器的 MATLAB 实现： [1] KN Chaudhury、D. Sage 和 M. Unser，“使用三角范围内核的快速 O(1) 双边滤波”，IEEE Trans。 图像处理，卷。 20，没有。 2011 年 11 月。 [2] KN Chaudhury，“用于双边滤波和非局部均值的可移动 O(1) 算法的加速”，arXiv：1203.5128v1。

快速神经风格 :sunset: :rocket: 注意：该代码库已不再维护，请使用提供的pytorch examples存储库中的代码库。 该存储库包含艺术风格转换算法的pytorch实现。 该算法可用于将图像的内容与另一图像的样式混合。 例如，这是一张以彩色玻璃绘画风格渲染的门拱的照片。 该模型使用所述的方法以及。 README中显示的示例的已保存模型可以从下载。 免责声明：此实现也是存储库的一部分。 此存储库中的实现使用预训练的Caffe2 VGG，而pytorch示例存储库实现使用预训练的Pytorch VGG。 这两个VGG具有不同的预处理，这导致不同的--content-weight和--style-weight参数。 样式化的输出图像看起来也略有不同。 要求 该程序是用Python编写的，并使用 ， 。 GPU不是必需的，但可以显着提高速度，尤其是在训练新模型时。 可以使用保存的模型在笔记本电