图像训练和识别时样本库数量太少通过添加各种变换增加图片库数量的小程序 vs2015 mfc opencv3.3.0 对图像做以下处理 随机选取处理程度生成样本或者干扰图像 平移 旋转 翻转 缩小 模糊0 噪声 扭曲 手动绘制干扰 偏色 压缩 亮度

通过蓝牙，在两台设备之间传递音频（包括音乐，通话），简单demo，可自己扩充其他功能.zip,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。

扩充语言成份：“if 条件 then 语句系列1 else 语句系列2”。 扩充语言成份：“do while 语句系列 until 条件” 扩充语言成份： ①“for 变量= 初值 to 终值 do begin 语句系列 end” ②“for 变量= 初值 downto 终值 do begin 语句系列 end” 其中，语句①中循环变量的步长为1，语句②中循环变量的步长为-1。

这是编译原理实验的pl语言扩充部分，包括添加数据类型，识别字符串，添加注释，去除小写限制，扩充for，repeat，case语句等，内容完整，值得参考

音频数据扩充 在此存储库中，给出了音频数据增强的示例。 先决条件 NumPy Matplotlib 罗莎 参考

使用要求; 1、拥有python环境，建议使用anaconda 2、数据增强方式有以下7种，可设置随机选几种来增强 # 1. 裁剪(需改变bbox) # 2. 平移(需改变bbox) # 3. 改变亮度 # 4. 加噪声 # 5. 旋转角度(需要改变bbox) # 6. 镜像(需要改变bbox) # 7. cutout 3、会根据原始xml文件及增强方式自动生成标注好的xml标签文件及增强后图像

可扩充任意倍数的图片以及XML文件

学习者 StudyFinder是一种灵活且可配置的应用程序，可从Clinicaltrials.gov提取研究结果，并从替代数据源（例如临床试验管理系统）中扩充数据。 StudyFinder还具有一个基本的主题组件，可以进行进一步的自定义。 如果您条件，请与studyFinder团队联系： 。 有兴趣在您所在的机构使用StudyFinder，或者 对StudyFinder有任何疑问，或 想要了解有关该工具的更新或增强的更多信息。 发展 开始使用开发环境的最简单方法是使用docker-compose ： 运行docker-compose run web rake db:create db:migrate db:seed来初始化数据库和搜索索引。 运行docker-compose up -d以启动开发服务器。 访问http://localhost:3000/以查看该应用程序。 部署

适用于处理数据不均衡，通过数据增强扩充数据集，主要功能包含：加雨，雪，雾，倒置，随机黑框遮挡，曝光度，镜像，模糊，旋转，缩小等操作。

扩充iSCSI分配卷容量.pdf