matlab椭圆分割代码阈值段 该存储库包含多个 MATLAB 脚本，用于通过 MBO 类型的迭代阈值方法进行图像分割。 手稿也存储在manuscript/ 。 随论文附上代码： 王东，李浩瀚，魏晓宇，王小平。 一种有效的图像分割迭代阈值方法。 (2016)。 . 代码使用 运行 ThreshSeg.m 以使用 GUI 界面（不知何故，它在 GUI 中运行速度要慢得多）。 为了获得更好的性能，您可以直接调用库。 为此，将 main_template.m 复制到一个新文件（例如 main.m）并编辑参数。 在与 main.m 相同的目录中，将所有输入文件放在 ./input 下。 然后执行main.m。 例子 运行 examples/demo_XXXX.m 并阅读其中的评论。 使用图形用户界面 可以使用鼠标通过 GUI 设置首字母。 对于矩形区域，左键单击图像两次以选择一个矩形。 对于多边形区域，左键单击添加顶点，右键单击添加最后一个顶点并将最后一个顶点与第一个顶点连接。 初始文件格式 矩形 该文件包含 (n_phases-1) 行。 每行由四个实数（xmin、xmax、ymin、yma

中值滤波是一种非线性过程，可用于减少脉冲噪声或椒盐噪声。 它也可用于保留图像中的边缘。与其他中值滤波器相比，此滤波器可提供更好的结果

业务分析代码展示，python+tableau让业务分析更高效

我们在电脑上运行软件安装包时，安装程序会生成一些程序文件、后台服务和注册表项等，用以支持软件的正常运行。 但是，在卸载软件时，一些软件的卸载程序卸载不干净，并不能完全清除安装和使用中产生的文件。 Geek是一款体免安装的，大小不到10MB的Windows软件卸载工具 相比较于Windows自带的软件卸载程序，界面简洁易懂、操作简单 最为重要的一点是它会帮忙清理注册表及残留的文件和文件夹 用于卸载软件的软件最重要的功能自然就是卸载了 在geek中，找到想要卸载的程序后，双击即可开始运行该程序的卸载程序 倘若无法正常卸载也可以试试暴力手段，右击该软件后会出现“强制卸载”

1.等灯时间全掌握，智慧出行更高效 2.比静音更安心，比简洁更话少 3.选好地点再出发，停车送人无压力 4.字号大小随心换，使用更舒心 5.手车互联焕新升级，功能上手不再困难

本文实现在c#中可高效的将excel数据导入到sqlserver数据库中,很多人通过循环来拼接sql，这样做不但容易出错而且效率低下，最好的办法是使用bcp，也就是System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy 类来实现。不但速度快，而且代码简单，下面测试代码导入一个6万多条数据的sheet，包括读取（全部读取比较慢）在我的开发环境中只需要10秒左右，而真正的导入过程只需要4.5秒。

体素（公制） Voxe（lmetric）是Unity3d的开源体素框架。 它是一个易于使用，易于扩展的体素游戏解决方案。 它目前处于Alpha状态，因此请期待重大更改和不完整的文档。 欢迎对该项目提供任何帮助。 随意创建请求请求，提问或提出新功能。 该项目是我的原始项目Voxe（ ）与Voxelmetric（ ）合并的结果。 它从两个方面都取得了最好的成绩-Voxe的性能和Voxelmetric的功能。 这个项目已经进行了很多工作，现在几乎不像以前的项目。 产品特点 世界管理 地形生成 使用洞穴和地标（例如树木）生成逼真的地形。 保存和加载 随时将更改保存并加载到整个世界。 无限地形

入队(EnQueue) 、出队(TryDequeue) 、是否为空(IsEmpty)、获取队列内元素数量(Count)。 一、ConcurrentQueue内部结构: 1.实现原理 众所周知，在普通的非线程安全队列有两种实现方式: 1.使用数组实现的循环队列。 2.使用链表实现的队列。 先看看两种方式的优劣：      .Net Farmework中的普通队列Queue的实现使用了第一种方式，缺点是当队列空间不足会进行扩容，扩容的主要实现是开辟一个原始长度2倍的新数组，然后将原始数组里面的数据复制到新数组中，所以当扩容时就会产生不小的内存开销，在并发的环境中对性能的影响不可小视。当然在调用Q

扫描完整版 例学VBA：EXCEL ACCESS POWERPOINT中的VBA高效应用

espcn的matlab代码EGVSR-PyTorch | VSR x4：EGVSR； 高档 x4：双三次插值 内容 介绍 这是一个PyTorch实现EGVSR的：电子fficcient＆G ENERAL视频超分辨率（VSR），使用子像素卷积优化TecoGAN VSR模型的推理速度。 请参考官方实现和更多信息。 特征 统一框架：这个 repo 为各种最先进的基于 DL 的 VSR 方法提供了一个统一的框架，例如 VESPCN、SOFVSR、FRVSR、TecoGAN 和我们的 EGVSR。 Multiple Test Datasets ：这个repo提供了三种类型的视频数据集进行测试，即标准测试数据集——TecoGAN中使用的Vid4、Tos3和我们的新数据集——Gvt72（从站点中选择并包括更多场景）。 更好的性能：此 repo 为模型提供了比以前的方法更快的推理速度和更好的整体性能。 请参阅部分中的更多详细信息。 依赖关系 Ubuntu >= 16.04 英伟达 GPU + CUDA 和 CUDNN Python 3 PyTorch >= 1.0.0 Python 包：numpy、