LabVIEW人工智能视觉工具包快速实现传统Opencv算子的调用源码,包括图像预处理，滤波降噪，区域增强，图像灰度计算，阈值计算与设定，二值化处理，边缘提取与特征提取等。

逆邻接表实现拓扑排序，能够更快速直接的计算顶点的入度，即终点指向结点，有几个边表，则代表入度是几

基于数据仓库快速实现业务价值

前言 随着人工智能的日益火热，计算机视觉领域发展迅速，尤其在人脸识别或物体检测方向更为广泛，今天就为大家带来最基础的人脸识别基础，从一个个函数开始走进这个奥妙的世界。 首先看一下本实验需要的数据集，为了简便我们只进行两个人的识别，选取了beyond乐队的主唱黄家驹和贝斯手黄家强，这哥俩长得有几分神似，这也是对人脸识别的一个考验： 两个文件夹，一个为训练数据集，一个为测试数据集，训练数据集中有两个文件夹0和1，之前看一些资料有说这里要遵循“slabel”命名规则，但后面处理起来比较麻烦，因为目前opencv接受的人脸识别标签为整数，那我们就直接用整数命名吧： 为了方便，我们每个人用20张照

fmw格式的FME模版工具，下载后可以查看源码并修改。本工具基于FME2020.2开发，使用前请自行安装激活FME2020.2或以上版本。 1.基于FME实现的地理数据库建库工具， 2.实现gdb、mdb、shapefile格式的标准数据库建库 3.实现字段长度、字段别名、字段类型、图层别名、图层类型、要素集、坐标系的设置。 4.支持点、线、面、文本、表等图层 5.工具的实现过程无需写出读取临时表，更加高效稳定。

本工具基于FME2020.2开发，使用前请自行安装激活FME2020.2或以上版本。 1.基于FME实现的地理数据库建库工具， 2.支持gdb、mdb、shapefile格式的标准数据库建库 3.实现字段长度、字段别名、字段类型、图层别名、图层类型、要素集、坐标系的设置。 4.支持点、线、面、文本、表等图层 5.工具的实现过程无需写出读取临时表，更加高效稳定。 6.此为fme格式的FME工具不可看源码、不可编辑，如需查看源码修改，通过链接下载fmw格式工具：https://download.csdn.net/download/tylkhx/85375343 7.工具使用教程：https://blog.csdn.net/tylkhx/article/details/124717424

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有限元matlab代码米拉明 MILAMIN 是原生 MATLAB 中的有限元方法实现，能够在现代台式计算机上每分钟执行一百万个自由度。 这包括预处理、求解和后处理。 MILAMIN 策略和包适用于地球科学中的广泛类别的问题。 MILAMIN 记录在 G-Cubed 文章中：。 入门 以 zip 格式下载 Matlab 源代码，在您的计算机上解压缩，然后运行其中一个示例，例如 thermal2d_test 或者 mechanical2d_test 外部 MILAMIN 与 SuiteSparse 包配合使用效果更好，它需要 Triangle 来生成网格。 作者 马辛·达布罗夫斯基 马尔钦·克罗特凯夫斯基 丹妮·施密德

基于OpenCL的高阶马尔科夫随机场图像去噪的快速实现

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