分享了湍流优化算法Turbulent Flow of Water-based Optimization源代码及其原文，亲测有效，更多算法可进入空间查看
2021-11-24 18:06:38
1.22MB
基于MCNN的_HSI_分类
文件
MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021）
MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS）
1.环境设置
该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN 7.6。 请在运行此代码之前安装相关的库：
pip install -r requirements.txt
2.下载日期集：
IP：，
UH：
上：
SA：和
并将它们放入数据目录。
3.下载模型（加载模型）：
代码：caor
并将它们放到models目录中。
4.下载pretrai
2021-11-24 09:05:35
8KB
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基于 Hyperledger-Fabric-Access-Control
欢迎来到。
该项目旨在调解来自中央系统的访问控制流，增强可审计性和访问控制策略执行。 它阻止非法访问，因为系统管理员无法篡改访问日志（如果适用）。
纸
该项目产生了一篇科学论文，目前可在 arXiv 获得： :
先决条件
确保安装了以下工具：
NodeJS ^10.15（用 10.18.1 测试）
码头工人（最新）
Docker-compose（最新）
安装步骤
安装和 。 注意：使用curl -sSL https://bit.ly/2ysbOFE | bash -s -- 2.0.0 1.4.4 0.4.18安装 Fabric v2.0 curl -sSL https://bit.ly/2ysbOFE | bash -s -- 2.0.0 1.4.4 0.4.18 curl -sSL https://
2021-11-23 20:07:17
711KB
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基于物理的渲染
通过路径跟踪以物理方式渲染3D场景。 光与表面的相互作用通过双向反射分布函数（BRDF）进行评估。 —硕士论文2013/14
加速结构：BVH
无堆栈遍历。
每个叶节点1或2个面。
存在在构建过程中使用空间分割的代码，但似乎有问题。 不应该使用。
要求
操作系统： Linux 虽然也应该可以在其他平台上构建和运行它。 我只是从未尝试过。
硬件：具有OpenCL 1.1和OpenGL 3.1功能的GPU 仅在NVIDIA上进行过测试。
库/标题
freeglut3-dev
libboost-dev
libdevil-dev
libglew开发
libglm开发
libqt5core5a
libxi-dev
libxmu-dev
标题
NVIDIA和OpenCL
如果在使NVIDIA硬件与OpenCL配合使用时遇到问题（根据我的经验，这很可能），这是一些解
2021-11-23 11:39:16
3.17MB
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《Physically Based Rendering: From Theory to Implementation》第三版的配套源代码。
2021-11-23 09:39:35
1.42MB
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A Cognition Based Attention Model for Sentiment Analysis.zip
2021-11-22 09:08:47
175KB
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matlab人脸检测嘴巴定位代码使用基于本地的信息检测面部地标
此处介绍的方法基于本地信息。
首先，使用传统的
Viola-Jones
对象检测框架进行人脸检测。
Viola-Jones
框架由类
Haar
特征提取方法和
Adaboost
分类器组成。
在人脸检测之后，使用相同的
Viola-Jones
框架来检测人脸区域。
从眼睛区域位置估计眉毛区域。
主动形状模型
(ASM)
用于使用主成分分析
(PCA)
对面部形状的变化进行建模，以确保初始形状模型处于完美位置。
用法：
Matlab
.
exe
-
r
Main
调试：
该代码已使用
JAFFE
数据库进行了测试，可在
.
如果眼睛界标失真，您可能需要更改此值
Line
24
-
FaceBinary
=
imbinarize
(
Face
,
0.25
);
如果嘴巴地标失真，您可能需要更改这些值
Line
42
-
FaceBinary
=
imbinarize
(
Face
,
0.50
);
Line
44
-
ImageMorph
=
bwareaopen
(
ImageOutline
,
150
);
如果眉毛地
2021-11-21 11:18:56
13.44MB
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暗通道matlab代码基于图的盲图像去模糊
该代码是我们的TIP论文“从单张照片中基于图的盲图像去模糊”的升级实现。
先决条件
Matlab（>
=
R2015a）
运行测试
Step
1.
run
graph_blind_main.m
Step
2.
select
a
blurred
image
参数
用户只需要调整一个参数。
在第21行，估计的内核大小k_estimate_size
。
该k_estimate_size必须比真正的内核大小（默认值为69）放大。
为了获得最佳性能，请将该值设置为接近实际内核大小，并稍大一些。
如果要关闭中间输出，可以在第22行设置show_intermediate
=
false
。
关于噪音
为了使噪声更强健，我们在本文之外增加了一些降噪模块。
我们嵌入了一个去噪电视，以对输入图像进行预处理。
我们为中间输出内核添加了一个小波域过滤。
我们添加了一个蒙版来过滤梯度域中的小/噪声梯度。
诸如BM3D之类的更复杂的去噪功能可以由用户预先完成。
关于非盲图像去模糊
在使用提出的算法进行内核估计之后，我们使用最新技术来进行非盲图像去模糊。
在这里，我们为用
2021-11-20 21:05:36
7.32MB
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