Physically Based Rendering , 光线跟踪：基于物理的渲染 ， 从理论到实践。免费分享。

今天给大家分享一本因子投资的好书：《Your Complete Guide to Factor-Based Investing》，之前公众号阿尔法搬运工也推荐过，被誉为因子界的米其林指南。 无论对刚入门的小白还是奋战多年的老兵，可能都会带来重要性的感受。作者之一Swedroe是个写作狂人，经常在其博客上分享和讨论量化相关的学术研究，数十年如一日，非常让人钦佩。

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基于融合的快速低光照图像增强算法 这些是有关纸张的数据和代码

RAM-Based Shift Register (ALTSHIFT_TAPS) Megafunction User Guide

中文 | Chinese-number-gestures-recognition Chinese number gestures recognition app（数字手势识别APP，识别0-10） 基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓） 1、项目简介 这是一个基于卷积神经网络的数字手势识别APP（安卓），主要功能为：通过手机摄像头识别做出的数字手势，能够识别数字0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 对应的手势。 Chinese-number-gestures-recognition项目下包含两块代码：1. DigitalGestureRecognition为安卓APP代码；2. digital_gesture_recognition为PC端处理数据及训练模型代码，编程语言为python。 开发环境： PC端：python3.6, TensorFlow-gp

单层感知器神经网络matlab代码基于运动图像的单通道脑电分类 Global SIP 2018接受的论文中描述了此代码。 <概述> 该存储库中的Matlab脚本确定了通道，特征和分类器的最佳组合，可最大程度地提高基于单通道EEG的运动图像BCI的分类精度。 频道：22 ch 特征： 功率谱（PS） 灰度共生矩阵（GLCM） 单通道公共空间模式（SCCSP） 分类器： 线性判别分析（LDA） k最近邻居（k-NN） 高斯混合模型（GMM） 随机森林（RF） 多层感知器（MLP） 支持向量机（SVM） 带有PS的SVM和带有SCCSP的MLP在二进制分类中显示一位受试者的分类准确度为86.6％ （平均值：63.5％）。 为了进行评估，我们使用了开放访问数据集。 在使用我们的代码之前，请发送以访问数据。 <代码> 该存储库有一个主要的m.file，该文件由预处理和后处理步骤组成。 在通过预处理步骤保存特征向量之后，可以使用10倍交叉验证来计算分类精度。 另外，您可以通过更改set_config.m文件中的值来更改此框架中的每个参数。 <环境> 马尔巴布R2017a 信号处理工具箱 静力学和机

GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence 代码解读   论文原文地址:GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence 代码地址:github   1 论文核心思路  论文认为:匹配对应该是平滑的,对于true match pair(l1,r1),l1附近的特征点对应的匹配点也应该在r1附近.  ① 利用上面的平滑性质,建立统计分析模型(二项分布),过滤ORB mat

使用 Total Vairation 正则化进行图像去模糊。

BezierCurvePathCreater 用于创建贝塞尔曲线路径，可匀速运动 - Used to create a Bezier curve path with uniform motion 更新日志： 2020.2.7： 新添加三阶贝塞尔曲线 平滑度自定义 该工程基于cocos creator 2.2.2版本! (可以直接在上面规划好后导出json文件) 下面来简单演示一下该工程： 目前支持二阶和三阶贝塞尔曲线绘制、匀速运动、导出路径的JSON数据， 在项目中可以直接读取json文件，里面存储了许多连续的曲线点，直接拿来用即可。 可以根据不同的需求来达到想要的效果。 匀速运动实现思路很简单，其实就是利用了微积分思想，把曲线分割成许多份，每一份此时就可以看作直线运动了！ 需要注意的是，该项目分辨率是1920*1080的，在不同的项目中使用可能需要转换下坐标！ 导出的json数据格式如下