一个基于Web的工具，用于标记可用于训练dlib或其他对象检测器的对象的图像。 随着大多数用户切换到新版本的imglab，旧版本的imglab已被删除。 如果您想成为该项目/组织的维护者/合作者，请告诉我。 唯一的条件是您需要对任何用户反馈保持礼貌。 寻找互助/贡献者 产品特点 ImgLab是独立于平台的，可直接从浏览器运行，并且没有任何先决条件。 它需要最少的CPU和内存。 自动建议 外挂程式 不同形状 键盘快捷键： 放大/缩小： 其他功能： dlib用户特别注意。 您可以轻松调整零件/地标/特征点的顺序。 开源，永远免费。 您可以绘制特征点和形状（圆形，矩形，多边形）。 如果需要，将来会添加其他形状，例如椭圆，直线，曲线。 小项目文件，因此可以通过邮件共享。 以数据格式 支持多种格式 dlib XML dlib点 帕斯卡VOC 可可 Tensorflow（计划中） 其他生活质量功能： 拖动或调整任何注释形状的大小。 选择并删除任何注释形状或界标点。 通过上下拖动标签来按特定顺序排列地标点，而不是按特定顺序创建它们。 自动保存在浏览器缓存中。 导出以保存到

fastPCA降维实现，把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性,已通过测试可以使用。

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nmf的matlab代码使用随机投影和Nesterov迭代的NMF快于快 由Farouk Yahaya，Matthieu Puigt，Gilles Delmaire和Gilles Roussel撰写 由Olivier Vu thanh修改 最近在非负矩阵分解（NMF）中实施了随机投影，以加快NMF计算速度，而性能损失可忽略不计。 在本文中，我们研究了当NMF技术使用快速Nesterov梯度下降（NeNMF）时此类投影的影响。 我们通过实验表明，对于非常大的数据矩阵，结构化随机投影显着加快了NeNMF的速度。 下载 。 该代码是由Farouk YAHAYA编写的，并由Farouk YAHAYA，Matthieu PUIGT，Gilles DELMAIRE和Gilles ROUSSEL（firstname.LASTNAME，位于univ-littoral.fr）维护。 此代码由Olivier VU THANH修改（firstname.last-name [at] grenoble-inp.org） 它包含几个功能和文件夹： 自述文件 add_paths.m 演示 data_simuilat

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描述了射线与mesh碰撞检测的一种快捷途径，并且计算出射线与三角面片的焦点位置信息，在计算之前还可以先判断出是否相交