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相似性匹配系统 这个是一个《电商标题数据相似度匹配系统》，使用方法有：tfidf +词袋模型，余弦相似度，word2vec 1.基本方法 1.1结巴分词 1.2 TF-IDF 1.3余弦相似度 1.4 word2vec 2.项目：《电商标题数据相似度匹配系统》 2.1项目原理 2.2项目代码 ------------------------------------完------------- -------------------------------------------- 更多NLP知识请访问： 我的主页： : 我的博客： :

置信度传播的立体匹配算法代码，带后处理，速度比较快，是改进的基于置信度传播的立体匹配代码，欢迎大家下载查阅，执行也十分方便，不依赖任何第三方库，内含中文说明文档。

有关微波滤波器、阻抗匹配网络的一本较权威的书

OpenGL中的Matching Cube算法，经过实测可以运行，用于OpenGL的学习

完整项目，解压运行surface_matching.sln直接跑demo 环境WIN10 + VS2017,opencv440已经打包进项目里 具体详情帖子见：https://blog.csdn.net/u013546077/article/details/114120430?spm=1001.2014.3001.5501

小球 微型且极其快速的库，可使用全局模式匹配文件和文件夹。 “ Globs”是用于匹配文件和文件夹的特定类型的模式的通用名称。 当您在shell中执行ls *.js类的东西或将src/*放入.gitignore文件时，这就是您键入的模式。 用于匹配文件名时，有时称为“通配符”。 安装 npm install tiny-glob 核心功能 :fire: 极快：比快〜350％，比 ％ :flexed_biceps: 强大：支持高级的globbing模式（ ExtGlob ） :package: 微小的：只有〜45 LOC，具有2个小的依赖关系 :woman_and_man_holding_hands: 友好：简单易用的api :performing_arts: 跨平台：同时支持unix和Windows 用法 const glob = require ( 'tiny-glob' ) ; ( async function ( ) { let files = await glob ( 'src/*/*.{js,md}

成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。 尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。 在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。 首先，分析边界不一致区域的起源。 然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。 最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。 在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

Based on the second-order nonlinearity, we present a bidirectional tunable all-optical switch at C-band by introducing backward quasi-phase-matching technique in Mg-doped periodically poled lithium niobate (MgO:PPLN) waveguide with a nano-structure called multiple resonators. Two injecting forward lights and one backward propagating light interact with difference frequency generations. The transmission of forward signal and backward idler light can be modulated simultaneously with the variation

AISTATS 2019提交的DAME算法的实验 请注意，此存储库不适用于用户。 供用户使用DAME算法的Python软件包位于另一个存储库中： : 。 此存储库包含AISTAST 2019提交的论文“因果推理的可解释的几乎完全匹配”的代码。 DAME：该文件包含主算法的最基本部分 DAME算法的原始代码：“原始代码”文件夹 此主要贡献者：Yameng Liu（ ）Awa Dieng（ ）