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DeBERTa：具有分散注意力的增强解码的BERT DeBERTa：具有分散注意力的增强解码的BERT这是DeBERTa实施的存储库。我们的代码仍处于发布业务流程中，它将在本周末准备就绪。 贡献该项目欢迎您的贡献和建议。 大多数捐款要求您同意一份《捐款者许可协议》（CLA），声明您有权并实际上授予我们使用您的捐款的权利。 有关详细信息，请访问https：// cla。

Cartoonify_reality 即使适当地完成图像处理的基础知识也很方便，否则将需要机器学习模型。该项目是这样的灵感之一，它仅使用核心opencv过滤器和功能将图像和视频卡通化，还使用K-means聚类算法来实现压缩图像。 这种聚类为它提供了所需的基本卡通色彩。 算法-K_Means聚类 滤镜-双边滤镜，轮廓，腐蚀，Canny（边缘检测） 先决条件 您需要什么东西来安装软件以及如何安装它们 scipy numpy cv2 入门 下载python interpeter，最好是3.0版以上的版本。 安装上面给出的前提条件库。 运行vid.py文件将您的Webcamp提要装箱。 取消注释cartoonize.py的最后两行，然后运行以对图像进行卡通化。 $vid.py $cartoonize.py 原始图片 卡通输出 建于

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DFT的matlab源代码包括数字图像处理 数字图像处理实验1 2 3 4 实验1：从bmp图像读取二进制数据。 实验2：DCT，IDCT和DFT，IDFT的实现。 实验3：使用Haar Wave实现GaussianFilter，MeanFilter，MedianFilter，Sobel运算符和DWT，IDWT。 实验4：前向目标和背景分割的视频处理。

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