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免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt

在CAD里面，根据相应的平面坐标、WGS84经纬度标注、54坐标经纬度标注、80经纬度标注

这个简单的脚本验证了各种图像去噪方法的按块收缩的想法。 只要噪声图像被加性高斯噪声破坏，该脚本方法就适用于改进初始估计，即去噪图像。 演示代码展示了基于 MATLAB 内置的三种图像去噪方法的改进，即移动平均滤波器、中值滤波器和二维维纳滤波器。

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