msvc2017 编译的32位库，包含： opencv_world450.dll opencv_world450d.dll opencv_videoio_ffmpeg450.dll opencv_img_hash450.dll opencv_img_hash450d.dll

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线性变分去噪声matlab代码ADMM优化 这个存储库包括在我以前的系列文章中针对各种应用程序的（自适应）ADMM优化的Matlab和/或Python实现，这是本文的一部分。 我之前已发布了适应性弛豫（），适应性共识ADMM（）和视觉子类别的低秩最小二乘（）的代码。 此程序包中包含用于自适应ADMM（），用于非凸问题的AADMM（）和自适应多块ADMM（）的代码。 我们还提供了基线方法，原始ADMM，，和归一化残差平衡（）的实现。 应用领域 我们为各种应用提供基于ADMM的求解器，包括 弹性网（l2 + l1）正则化器的线性回归 稀疏（l1 / l0）正则化器的线性回归 （l1 / l2）regualarizer进行逻辑回归 基础追求 低阶最小二乘 强大的PCA（RPCA） 二次编程（QP） 半定式编程（SDP） 支持向量机（SVM） 具有总变化量校正器的1D / 2D去噪 使用总变化量调节器对图像进行去噪/恢复/去模糊 分布式共识问题：逻辑回归 分布式共识问题：线性回归 示例非凸问题：特征值问题 示例性非凸问题：相位检索 您可能也有兴趣检查我们的存储库，以将ADMM应用于神经网络（）

问卷调查网站 使用vue和django开发的问卷调查网站。（账号密码：shanghaobo） 示例 功能 问卷设计 问卷设计 创建问卷 编辑问卷 发布问卷 删除问卷 分享问卷 结果分析 回答统计 数据可视化 后台管理 封禁用户 删除问卷 结构设计 层次结构图 ER图 DFD图 环境 Node.js：v10.15.1 Vue.js：2.0 的是Python：3.7.0 的Django：2.1.2 运行说明 在wjcatAdmin里的seetting.py配置数据库信息并迁移。具体步骤如下： 数据库配置位于wjcat-release\wjcatAdmin\wjcatAdmin\setti

spring-boot-2.2.4.RELEASE.zip，springboot的2.2.4发布版本。

NR法matlab代码比康 基于卷积神经网络（BIECON）的盲图像评估器是一种使用CNN的无参考图像质量评估方法。 该代码实现了以下论文中描述的系统： J. Kim和S. Lee，“完全深盲图像质量预测器”，《 IEEE信号处理选定主题期刊》，第1卷。 11号1，第206–220页，2017年2月。 先决条件 该代码是使用Theano 0.9，CUDA 8.0和Windows开发和测试的。 生成本地质量得分图 将BASE_PATH设置为每个数据库的实际根路径。 集FR_MET_BASEPATH和FR_MET_SUBPATH在gen_local_metric_scores.m 。 对于每个数据库，数据将存储在“ FR_MET_BASEPATH + FR_MET_SUBPATH ”中。 使用Matlab运行gen_local_metric_scores.m 。 我们默认提供一个SSIM指标。 环境设定 设置数据库路径： 对于每个数据库，集BASE_PATH在以下文件中的每个数据库的实际的根路径： IQA_BIECON_release/data_load/LIVE.py ， IQA_BIE

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AndroidTV版jellyfin客户端，可以安装在小米盒子等机顶盒上，是专门适配电视盒子的版本。