PURE-LET 最近被提出 [1] 作为泊松计数图像的噪声去除策略。 具体来说，PURE（泊松无偏风险估计器）是在 Haar 小波域中定义的原始图像和估计图像之间的均方误差的无偏估计。 PURE-LET 尝试通过最小化 PURE 来估计噪声图像中的真实图像。 PURE-LET 涉及小矩阵的求逆。 [1] F. Luisier、C. Vonesch、T. Blu、M. Unser，“泊松损坏图像的快速跨尺度小波降噪”，信号处理，卷。 90，没有。 2，第 415-427 页，2010 年 2 月。

Pure-8.19.78-1709

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pure-predict：纯Python中的机器学习预测

[Unity3D]卡通场景，接近原神的画风

CCNet-Pure-Pytorch 用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention（2d＆3d），具有更快，更精确的实现方式。 更新 **** 2021/03：纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展，因此存在兼容性和精度损失的问题。 此外，当我们设置cudnn.benchmark = True时，Pytorch可能无法优化和加速Cuda扩展。 为了解决这些问题，我基于的张量变换在CC.py中设计了一个Criss-Cross Attention操作，该操作并行执行，并且在向前结果和向后渐变中显示出更快的速度和更精确的效果。 我的运作和表现 不需要CUDA扩展。 以前的“ Cr

在FreeBSD上使用Pure-FTPd和MySQL构建FTP服务器.pdf

pure-ftpd-1.0.20-24.13.i586.rpm

這是華羅庚的老師Hardy所寫的 第十版應該是最新的版本 很少有

纯LDP pure-LDP是一个Python软件包，提供了各种最新LDP算法（“频率Oracle”和“重磅炸弹”）的简单实现，其主要目标是提供一个简单的接口来对这些算法进行基准测试和实验。 Wang等人在一文中详细介绍了pure-LDP，它最初是用于纯LDP频率预言的软件包，但后来演变为实现许多其他最新的LDP频率估计协议，例如Apple的CMS / HCMS和Google的RAPPOR。 它还包含各种重击手协议的实现，例如Apple的Sequence Fragment Puzzle（SFP）和Prefix Extending Method（PEM）。 该库的主要目标是开发一个框架，该框架允许轻松使用频率预言数据库（FO）进行基准测试和实验，轻松扩展以实施新的预言数据库以及灵活替换当前协议中的FO（即，将FO与繁重的混合和匹配）打手协议）。 安装 使用软件包管理器进行安装。 pip