提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过聚合所有彼此重叠的去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两次迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来降低WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

rc-local.service

rc.local文件下载

Oracle官方java jdk JCE无限制权限策略文件。该策略文件均从官网下载。文件清单：JDK2//JDK4/JDK5/JDK6/JDK7/JDK8 的 local_policy.jar、US_export_policy.jar

融合卡夫卡本地 一个简单的本地主机，使用confluent-kafka运行Apache Kafka实现。 此实现基于，但我需要更轻便的版本进行开发/研究，并且可以从主机进行访问（我不需要额外的容器）而不会弄乱我的机器。 有助于了解Zookeeper（配置）与Kafka Broker之间的通信。 要求 码头工人 Python 3.8以上 Python诗歌（测试所需） 我的 （可选） 发起 make run-kafka make install make test-produce make test-consume 预期的回应 make test-produce info: server:port is localhost:9092 debug: Message delivered to test_topic, partition 0: {"key": "244a5d38de0635526

计算机视觉作业（二）特征匹配是图像处理和计算机视觉的核心组成部分。在本次实验中，我们将创建一个局部特征匹配算法，并尝试匹配真实场景的多个视图。将实现一个简化版本的sift，用于解决局部特征匹配问题，使检测到的特征对遮挡和杂波具有鲁棒性。由于特性是本地的，可以在一张图像中生成数百或数千个特性，同时能够实现实时性能。我们使用Harris角点检测器和sift特征描述符来生成关键点,同时也使用了自适应非最大抑制来获得图像上的均匀分布的角。

计算机视觉项目实战（二）、局部特征匹配Local_Feature_Matching配套素材资源和代码，项目详解见本人博客https://blog.csdn.net/Accelerato/article/details/105577679

cocos creator开发的H5小游戏

看CSDN这里没有人分享，就从Github上搬过来了，侵删 Summary: Calculates local outlier factor for each sample in test dataset according to training data Notes: It is assumed that data is normalized appropriately and categorical features in data are converted to continuous values. Please see functions under dataset folder for this purpose.

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