图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

1、网桥模式： 将主机网卡与虚拟机的虚拟网卡利用虚拟网桥进行通信。（在同一个网段，类似于都连接在交换机上。互相通信）。 VMware0 internet-moden-route-主机网卡----虚拟网桥-VMware0-虚拟机 | pc 2、NAT模式： 借助虚拟nat设备和虚拟dhcp服务器，来实现联网的。 VMware Network Adapter VMnet8 在NAT模式中，主机网卡直接与虚拟NAT设备相连，然后虚拟NAT设备与虚拟DHCP服务器一起连接在虚拟交换机VMnet8上，这样就实现了虚拟机联网。 Intenet——moden——route——主机网卡pc---(nat设备-- -dhcp服务器) | | pc——VMware8-------VMware8 -----虚拟机 3、仅主机模式（Host-Only）：使用VMware Network Adapter VMnet1虚拟网卡连接VMnet1虚拟交换机来与虚拟机通信的，Host-Only模式将虚拟机与外网隔开，使得虚拟机成为一个独立的系统，只与主机相互通讯。 Intenet——moden——route——主机网卡pc---VMware1------VMware1--dhcp服务器 | | pc 虚拟机 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1、私有地址： A类：10.0.0.0——10.255.255.255 B类：172.16.0.0——172.31.255.255 C类：192.168.0.0——192.168.255.25

pnextract-Kong网络提取代码 有关详细信息，请参见 ， 和文件夹。 注意：此存储库与库相同，但没有pnflow代码。 一般说明 编译中 要进行编译，请在最上层目录中打开一个终端，然后运行： make -j 一切编译成功后，要清理临时文件，请键入： make clean 上面的命令可以在存在子文件或Makefile的大多数子文件夹中运行。 具有makefile的库应在包含Makefile的应用程序之前进行编译。 编译需要gnu（Linux）make，cmake，具有-std = c ++ 11支持的C ++编译器和MPI。 使用g ++（版本5 +）（默认）和intel-2018编译器对编译进行测试。 测试和演示 要测试代码，请输入： make test 这应该在test文件夹中复制一系列输入文件/脚本，并运行一系列相对较快的测试用例（请参阅子目录中的READM

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

主人：创新： 赤脚： Broadcom： Mellanox： Nephos： P4： VS： 201911 ：Broadcom： Mellanox： VS： 201811年：创新： Broadcom： Mellanox： VS： 201807年：Broadcom： 赤脚： Mellanox： 201803 ：博通： Nephos： Marvell： Mellanox： 声音构建图像 构建SONiC交换机映像 描述 以下是有关如何为网络交换机构建兼容的网络操作系统（NOS）安装程序映像以及如何构建在NOS内部运行的docker映像的说明。 请注意，SONiC映像是按ASIC平台构

参考文献《基于泰勒级数展开的蜂窝TDOA 定位算法》以及 《基于Chan氏算法和Taylor级数展开法的协同定位方法》对Taylor算法进行仿真；认定基站数目为5个；

idl代码与Matlab 3D断层扫描到网络 该项目导入水凝胶颗粒的层析切片，使用分水岭分割对其进行分离和标记，并跟踪接触和变形以获取力网络和织物信息。 这段代码是用Matlab编写的。 如有疑问，请通过以下方式与我联系 文件“ raw_input_image.jpg”显示了我们系统的典型光学切片，其中包含来自散射的噪声和线条伪影。 Matlab代码的第一部分将导入这些图像，并使用FFT过滤器分别对其进行过滤，最终结果是二进制化的图像“ filtered_binary_image.jpg”。 可选地，非本地均值滤波器可以很好地平滑图像噪声。 可以在其他Matlab存储库中找到此类过滤器。 该代码为每个重建的粒子输出粒子文件，包括粒子的质心和表面体素。 代码的后半部分使用此信息使用接触力学从接触区域计算粒子接触（重叠）和相应的接触网络（织物张量）和应力张量。 要获取粒子轨迹（时间序列数据），可以使用粒子跟踪代码，例如John Crocker，David Grier和Eric Weeks开发的代码：

用pytorch在Gym的游戏中实现Deep-Q-network深度强化学习，实时查看训练效果。 非常适合新手入门学习！！！

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