以下论文中描述的快速 O(1) 双边滤波器的 MATLAB 实现： [1] KN Chaudhury、D. Sage 和 M. Unser，“使用三角范围内核的快速 O(1) 双边滤波”，IEEE Trans。 图像处理，卷。 20，没有。 2011 年 11 月。 [2] KN Chaudhury，“用于双边滤波和非局部均值的可移动 O(1) 算法的加速”，arXiv：1203.5128v1。

快速神经风格 :sunset: :rocket: 注意：该代码库已不再维护，请使用提供的pytorch examples存储库中的代码库。 该存储库包含艺术风格转换算法的pytorch实现。 该算法可用于将图像的内容与另一图像的样式混合。 例如，这是一张以彩色玻璃绘画风格渲染的门拱的照片。 该模型使用所述的方法以及。 README中显示的示例的已保存模型可以从下载。 免责声明：此实现也是存储库的一部分。 此存储库中的实现使用预训练的Caffe2 VGG，而pytorch示例存储库实现使用预训练的Pytorch VGG。 这两个VGG具有不同的预处理，这导致不同的--content-weight和--style-weight参数。 样式化的输出图像看起来也略有不同。 要求 该程序是用Python编写的，并使用 ， 。 GPU不是必需的，但可以显着提高速度，尤其是在训练新模型时。 可以使用保存的模型在笔记本电

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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