基于sift特征匹配的交通标志识别系统 (1)在复杂背景下的交通信号分割研究中，通过在HSV颜色空间中选择合适的阈值范围，提取出可能出现目标的区域。最后，根据形状学特征在最大的预留区域再次搜索三角形，圆圈提取目标区域。在此基础上，对大量交通标志进行了图像分割实验。经验表明，HSV彩色区域的交通标志分割效果更好。 (2)选择SIFT特征，即满足旋转、平移和比例不变要求的特征向量。提出了分割图像的想法。将图像分割成固定数量的子块，计算每个子块内SIFT向量的平均值，得到该图像的特征向量。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

matlab合并代码窗口结构化森林 版本1.1 更新： 使用压缩来减小模型大小。 用Cython重写直方图功能以加快检测速度。 微调一些参数以稍微提高精度。 似乎Anaconda安装的libjpeg软件包在解码图像时存在一些错误。 解码结果与Matlab的imread输出结果不同。 因此，如果您使用Anaconda，则可以考虑卸载libjpeg，然后通过apt-get（对于Ubuntu）重新安装。 版本1.0 Piotr的ICCV论文“用于快速边缘检测的结构化森林”的Python实现。 性能几乎与Piotr的原始（Matlab）实现相同（在BSDS500上，Piotr的：[ODS = 0.738，OIS = 0.758，AP = 0.795，R50 = 0.923]，我的：[ODS = 0.739，OIS = 0.759，AP = 0.796，R50 = 0.924]）。 对于原始实现，请查看作者的网页：。 如何使用 平台：强烈建议使用Ubuntu 14.04 + Anaconda。 不过，我不使用任何平台相关的API。 因此，这些代码也应该在Windows / Mac OS X上也可

DFT的matlab源代码DFTFIT DFTFIT是python代码，它使用DFT计算（例如VASP，Quantum Espresso和Siesta）中的Ab Initio数据来开发分子动态势。 我们的软件包与其他类似的代码不同，因为我们利用LAMMPS作为计算器，可以实现多种功能。 潜在的功能包括自定义python函数以及各种或三体交互，包括Tersoff，Stillinger-Weber，Gao-Weber，Vashishta和COMB潜力。 所有这些都可以结合起来，例如具有白金汉+库仑+ ZBL的潜力。 我们还有大量的多目标和单目标，可以评估许多特性的潜力，包括能量，力，应力，晶格常数，弹性常数，体积模量和剪切模量。 通常，用户需要做三件事。 包括VASP，Siesta和Quantum Espresso计算。 另外，用户可以提供测量的特性，例如晶格常数，弹性常数，体积模量和剪切模量。 ：指定优化算法和步骤数，用于存储结果的sqlite数据库以及要使用的MD计算器。 在丰富的两个和三个身体潜能中包括一个自定义的python函数。 最新发布 包装状态 执照 建置状态 文献资料 简报

摘 要 短时强降水是气象上的常见灾害性天气，准确认识短时强降水的发生规律和科学有效地预报是防灾减灾的关键问题。利用江苏省13个气象观测站历史上短时强降水观测资料，用遗传算法进行特征选择，选定影响短时强降水的对流抑制能、对流有效势能、高空水汽通量场等19个特征为主要因素，将是否短时强降水抽象成二元分类问题。借助机器学习中CART决策树算法进行分类分析，构建便于预报员使用的短时强降水预报规则集。实验部分，随机选择3000条样本进行训练模型，得到适合江苏地区的短时强降水规则集，用剩余的838条数据进行检验，模型的短时强降水预报准确率为88.26%，非强降雨预报准确率为96.81%，较特征选择之前分别提升4.75%和0.70%。

CNN(卷积神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)的细节 卷积神经网络是一种特别有效的提取图像特征的手段。一个在大数据集如ImageNet上预训练好的模型能够非常有效的提取图像的特征。 长短期记忆网络能够处理长短不一的序列式数据，比如语言句子。给定一个输入，网络能够给出一个序列输出。

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DFT的matlab源代码 DFT_FFT_drawWAV 利用Java实现DFT、FFT，读取WAV文件，并绘制波形图和频谱图，音频播放频谱或波形图实时显示效果。 几个工程打包于文件夹DFT_FFT： DFT_IDFT：计算前N点DFT，并绘制波形图或频谱图； FFT：计算前N点FFT，并绘制波形图或频谱图，能播放WAV音乐，不过不能实时显示频谱或波形； FFT2_backup和FFT2_Finish：计算N点DFT或FFT，能播放WAV音频，且能实时显示波形或频谱，音频与波形或频谱不同步，需自己调节，但做不到十分精准。 对WaveFileReader.java进行了修改，使之可以读取部分格式工厂转化的WAV文件。 rawwavs:这是我用的一些WAV音乐文件，修改下代码中路径就可以直接运行使用。 WAV文件解析参考以下链接： 注意，看了第1个链接你会发现很简单，而你也确实可以解析一些WAV文件了，但是还有许多是其它格式的。 主要就是参考第二个链接里的这两个图片修改的。

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