【图像分类】一文彻底搞明白GoogLeNet https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/117776589?spm=1001.2014.3001.5502

Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks 论文pytorch复现，这是我使用pytorch复现论文中Lenet-300-100，并将论文中的权重深度图显示出来。上传的是jupyter的文件。

用Python复现的相关滤波跟踪器

Elasticsearch会默认会在9200端口对外开放，用于提供远程管理数据的功能。 进行漏洞复现

适宜新手使用 包含多种数字水印方法实现 内附电子教科书和课件

matlab a算法代码 本仓库是对混合A*算法的matlab复现 算法结果图 如何使用 1.在matlab中直接运行EntryPoint.m文件即可，坐标的航向phi取值范围是[-pi,pi] 注意： 1.本仓库提供两个代码版本，其中without_comments分支是原作者的版本，并且修复了从左边直线行驶轨迹错误的bug(原因是VehicleCollisionCheck出错)。 2.master分支是本人根据源代码进行修改，添加注释方便理解，同时也修改了VechicleCollisionCheck的代码。 文件组织 代码解释可以参考！

扫描全能王的增强锐化其实是自适应二值化的变体。 直接用 OpenCV 的函数会让背景变花，因为背景是渐变的，直接拿均值当阈值的话，总有一些背景像素在阈值下面。所以需要将阈值乘以一个系数，比如 0.9，过滤掉所有背景。同时，因为文字的像素值很小，不受影响。 import numpy as np from scipy import signal def adaptive_thres(img, win=9, beta=0.9): if win % 2 == 0: win = win - 1 # 边界的均值有点麻烦 # 这里分别计算和和邻居数再相除 kern = np.

私信可讲解，各种问题都遇到了基本上

打包的matlab代码是用于语音信号的信号处理和特征提取（详情请看我的博文---《毕设过程记录》）。里面用了短时傅里叶变换来处理语音样本，也可用于说话人识别和自然语言处理的初学者的学习借鉴。祝好！

本人重新调整了和添加了一些代码主要还是数据处理这里添加了一些代码且写了只用顺序