软件操作依然很简单，如下选择图片，然后涂抹待消除区域，最后点击转换按钮（本地跑模型，CPU越好越快，差不多的CPU十来秒搞定），软件就会自动将转换后的图片，保存到软件目录下，文件名以magic后缀显示，且都是在原图基础上做修改。软件支持在转换好的图片上继续涂抹继续消除新的涂抹区域或者微调填充效果不好的区域这款工具确实还是很神奇的，相比传统的一些自动填充工具，效果确实更胜一筹，AI的效果确实还是比传统算法更加完美，软件完全免费，感兴趣的可以安装体验了。

1.将从文件中读取的训练例输出到屏幕上。 2.实现寻找极大特殊假设算法。 3.实现寻找极大一般假设算法。

单独编译和使用webrtc音频回声消除模块(附完整源码+测试音频文件)

前两年IOS应用源码-主要是用于毕业设计学习的。

1，代码语言为matlab。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：阴影消除的代码_监控系统阴影消除_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

替换为MIMO，那么论文的小区，大规模MIMO系统是一个多小区多用户的系统，假设该系统中共L个小区，每个小区中基站有M个天线，且移动用户均为天线移动终端设备，其天线数量为K，并且假设信道满足互易性]。

1.openGL软阴影，消除硬阴影，消除阴影中的锯齿，和伪影 2.生成柔和阴影——百分比邻近滤波（PCF） 3.有多种方法可以用来模拟半影效果以在软件中生成柔和阴影。最简单也最常见的一种方 法叫作百分比邻近滤波（Percentage Closer Filtering，PCF） 4.在PCF 中，我们对单个点周围 的几个位置的阴影纹理进行采样，以估计附近位置在阴影中的百分比。

3.1 基于线性融合的拼接缝消除算法 3.1.1 直接平均法 该算法简单直观，假设 1 ( , )I x y 为图像 1 在点 ( , )x y 的像素值， 2 ( , )I x y 为图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 为融合的结果图像的像素值。则该算法表达式为： 1 1 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , 2 ( , ) , I x y x y I I x y I x y I x y x y I I I x y x y I         （3-1） 直接平均法的优点是简单、速度快，其缺点是得到的图像相当容易产生重影以 及会有较为明显的拼接痕迹。 3.1.2 加权线性融合方法 加权线性融合方法是在直接平均法的基础上引入加权函数得到的。假设 1 ( , )I x y 表示图像 1 在点 ( , )x y 处的像素值， 2 ( , )I x y 表示图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 表示融合后结果图像的像素值。则该算法可表达为： 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , I x y x y I w x y I x y w x y I x y I x y x y I I w x y w x y I x y x y I           （3-2） 线性加权融合方法的加权函数有好多种，例如帽子函数、渐入渐出函数等。 帽子加权函数，对于第 i 幅图像，其加权函数 ( , ) i w x y 表达如下： 1 1 ( , ) (1 ) (1 ) 2 2 i i i x y w x y width hight       （3-3） 该加权函数的效果是对图像中心处的像素赋予较高的权值，而对图像边缘地区 的像素赋予较低权值。

音频信号更频繁地被各种类型的真实噪声污染。 因此，之前为了降低噪音水平，将使用一些过滤方法。 但是，目前有许多基于变换的技术来估计有噪声的音频信号。 一种称为小波变换的变换技术将用于从现实噪声中去除音频信号的噪声。 这项拟议研究的主要目的是表征离散小波变换 (DWT)，以从常见的现实噪声中去除一维音频信号。 此外，该思想是在MATLAB仿真软件中实现分解、阈值（软）和重构等音频信号去噪技术，并基于小波变换与傅立叶变换的选择进行比较分析。 同样，对于不同程度的分解，将估计信噪比（SNR）。 综上所述，在本研究中，已经测量了不同的情况，以根据其对信噪比的响应来选择最佳小波函数及其级别(SNR) 去噪音频信号。