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matlab路由协议源码 出色的边缘计算 模拟器 ：CloudSim的目标是提供一个通用且可扩展的仿真框架，该框架能够对新兴的云计算基础架构和应用程序服务进行建模，仿真和实验，从而使其用户能够专注于他们想调查的特定系统设计问题，而不必担心与基于云的基础架构和服务有关的低级详细信息。 ：CloudSim项目的SDN扩展，可在云数据中心的环境中模拟SDN功能。 CloudSimSDN支持计算主机和交换机的功耗。 例如，可以使用CloudSimSDN评估网络感知的VM放置策略。 ：CloudSimPy是一个以数据为中心的任务计划框架。 它基于，它是基于标准Python的基于过程的离散事件模拟框架。 Python语言的科学计算，深度学习和机器学习生态比其他编程语言更完整。 CloudSimPy与具有Python支持的深度学习框架（例如TensorFlow，PyTorch）配合良好，可以帮助研究基于机器学习或深度学习的资源管理方法。 ：基于命名数据​​网络（）的计算优先网络。 ：Cooja Simulator是专门为无线传感器网络设计的网络模拟器。 ：Common Open Research E

边缘检测 作者：庄军 0.关于项目 在这个项目中，我使用c ++从头开始实现边缘检测算法。 1.方法 基本上，我使用Sobel运算符对输入图像进行卷积运算，以计算沿x和y方向的偏导数。 之后，我计算梯度图像，然后检测梯度值峰值处的边缘。 整个过程遵循（不进行预平滑）。 在这里，我实现了两个版本。 对于Canny边缘检测器，我将梯度图像转换为二进制图像，然后执行非最大抑制。 对于简单版本，我仅考虑水平和垂直方向。 请注意，这些是基本的重新实现，因为我没有花太多时间来调整秤号以避免溢出问题。 2.运行脚本 我使用GNU编译器集合（GCC）在MacOS上运行脚本。 gcc script_name.cpp -o script_name ./script_name 在运行之前，用户需要在脚本中设置图像的宽度和高度，过滤器的大小，阈值以及输入图像的名称（无法通过此版本传递参数）。 3.结果 原始

Edge detection operator return subpixel level edge position.

边缘计算（Edge Computing）的5种应用场景 边缘计算的场景

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是JOHN CANNY大师在1986年写的关于边检测论文，该论文是起始文件． 有兴趣的同学自己下载哈

Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上，结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积，可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积，得到Y方向上的Gradient 至此，我们有了图像梯度的向量。 现在，通过找到每个矢量的大小，我们将获得所需的边缘。

sobel operator for edge detection The Sobel operators create such a perpendicular smoothing by convolving with the binomial kernel (1/4, 1/2, 1/4)