光学模拟器 该程序根据Helmholtz方程模拟波在各向同性和均匀介质中的衍射传播。 角谱法被用作传播计算方法。通过使用此方法以及设置光圈的功能/生成镜头相位的功能，可以执行各种模拟。这也支持非平行平面之间的衍射传播。此外，采用带限角谱法和4倍扩展谱法作为在普通角谱法中出现的混叠缓解措施和消光措施。 根据上述基本光学模拟，可以使用多边形方法生成光波，以创建计算机合成的全息图。它还支持对象光波的成像重现模拟。 *使用仅外部标头库加载和输出图像。有关详细信息，请参见参考。 样本代码samplecode migration.cpp是用于模拟平行平面之间的传播计算的代码，而样本代码传播是用于非平行平面之间的传播计算的代码。cpp是用于模拟非平行平面之间的传播计算的代码。另外，samplecode模型calculation.cpp用于加载mqo（水杉）模型并计算目标光波。 它支持24位BMP纹理。

如何用代码对处理数据matlab 气溶胶数据处理软件流程 要求 读取 CSV 格式数据，数据的文件可以是一个或者多个，如果是多个，则需要一起导入进行处理。 在这个过程中，需要解决的问题是： 完成文件的拼接； 在文件上面加上文件名限制，作为日期数据导入参与计算； 需要解析多文件 多文件文件名名转化为各自的日期带入计算 计算过程需要引入一些特殊的数学函数，要看一下有没有现成的轮子用； 计算完成数据之后结果进行画图输出（记得是有一个控件可以完成这个功能的）。 读取 CSV 数据 读取 CSV 数据使用开源的 CsvHelper 组件进行，读取方式是字符串匹配得到属性值。 但是需要注意的是：读取的时候，CSV 文件需要是使用 UTF-8 编码，且头部无任何其他的东西。(e.g. 也就是如果你用 Microsoft 的记事本打开之后，这个再读取是会出错的，需要用 Notepad++ 重新打开转化为 UTF-8 编码:loudly_crying_face:，在这个读取上面就花了一下午时间研究为什么读不进)。 文件名处理 解析单个文件路径 单个文件路径的解析可以通过调用 System.IO 下面的 Path 类下面定义的一系列静态方法解

【插件简介】 新版v1.3.7插件具有多帧渲染功能，可以让AE同时渲染多帧，加速渲染！在4K显示器上使用UI时，增加了对更大缩放的支持！ MFR多帧渲染性能优势：由于AE可以开始在您的所有处理器内核上渲染多个帧，因此依赖于您的CPU的插件将变得更快！新的渲染管道比以前的方法更智能，因为它共享内存并动态分配任务以获得更好的性能。另 一个重大改进是像Optical Flares这样的GPU聚焦插件，它们已经利用了您的显卡，不会阻碍您的CPU处理诸如抠像和运动模糊等繁重的任务，因此您的项目将渲染得更快！ Optical Flares是一款强大专业的镜头光晕耀斑光效AE插件，因功能强大，操作方便，效果绚丽，渲染速度迅速，备受大家的喜爱， 插件可以制作设计动画效果逼真的镜头耀斑灯光特效，拥有完整的独立界面，可自 定义保存预设，插件安装包里也提供了众多预设，可直接在插件种使用。

HASSELBLAD哈苏907X-Optical-Viewfinder中文说明书.pdf

该项目包含用于光流评估目的的工具和数据。 它提供：许多地面真光流序列； 用于从真实序列生成光流数据的工具； 一些光流算法的实现。

Optical Society of America (OSA) 数据库使用介绍

光学音乐识别 给定一个PNG图像（一个乐谱的一部分）作为输入，我们需要使用Hough变换，朴素和边缘基于test_images文件夹中的3个光学符号（预定义为模板）找到音符，四分音符和八分音符基于检测的模板匹配。 如何使用应用程序 使用以下命令将存储库克隆到您的计算机 git clone "https://github.com/ojaashampiholi/Optical_Music_Recognition.git" 然后更改目录以访问文件，如下所示 cd Optical_Music_Recognition/ 要在预上传的图像上测试应用程序，请使用以下代码 python omr.py "test_images/music_file.png" 要在自定义图像上测试应用程序，请使用以下代码 python omr.py "path_to_image/music_file.png" 文件及

简略介绍了世界TN929.11光纤通信发展历史，概括了光纤通信的现状，最后重点介绍了中国光纤通信的发展历程。

光学系统手册，比较经典的书籍，百度搜到的都要钱。特此分享一下。

PWC-Net（PyTorch v1.0.1） Pytorch实现 。 我们将其作为现成的软件包提供： 安装后，只需将整个文件夹PWC_src复制到您的代码库即可使用。 有关详细信息，请参见demo.py。 环境 此代码已经过Python3.6和PyTorch1.0.1和Tesla K80 GPU的测试。 系统为Ubuntu 14.04，CUDA版本为10.0。 所有必需的python包都可以在requirements.txt找到。 安装 # install custom layers cd PWC_src/correlation_package python setup.py install 注意：根据您使用的GPU，您可能需要在添加gencode 。 您可以和找到有关gencode更多信息。 转换后的Caffe预训练模型 您可以在models文件夹中找到它们。 推论模式 修改输入的