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2001748-Have Hands-【A02】基于非特定类别的图像前景主体分割算法【万兴科技】-项目详细方案1
2.2 软件架构图2.1 软件架构本软件主要由QT前端界面和非特定类别图像前景分割算法构成 3.2 设计思路3.2.1 研究现状 在现在的显著性目标检测算法中,
2023-01-12 09:58:05
9.2MB
1
ISO/IEC 9899:2011 C11 C标准 英文版 PDF 非扫描版
ISO/IEC 9899:2011 C11 C标准 英文版 PDF 非扫描版 INTERNATIONAL STANDARD ISO/IEC 9899 Third edition 2011-12-15
2023-01-12 09:48:14
2.05MB
ISO/IEC
9899:2011
C11
1
一类非严格反馈随机非线性系统的基于逼近的自适应模糊控制
一类非严格反馈随机非线性系统的基于逼近的自适应模糊控制
2023-01-10 21:12:24
335KB
研究论文
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omp算法matlab代码-boris-algorithm:Boris算法,用C,matlab和python编写,用于对电磁场中的非相对论性带
omp算法matlab代码鲍里斯算法或鲍里斯推杆或鲍里斯旋转 用于在电磁场中数值跟踪非相对论性带电粒子的Boris算法。 基本算法可以在python脚本或Matlab脚本中找到。 C文件允许麦克斯韦速度分布中的多个粒子。 我已经为C输出(.csv格式)提供了一个matlab绘图脚本。 我已经包含了Matlab格式的功能文件。 C代码 要编译C代码,请使用自动工具:(1)autoreconf -i(2)./configure(3)make(4)./boris 注意:这是使用OpenMP(共享内存并行处理)进行并行化的。 用户可以禁用标题
和行“ #pragma omp parallel for”。 Fortran90 可根据要求提供fortran90版本。 其他资源 有关推动粒子的其他资源,我推荐这两篇令人愉快的博客文章及其相关参考。 我相信还有用Java编写的示例代码:
2023-01-10 19:27:18
8KB
系统开源
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国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar
国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar 国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar 国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar 国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar 国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar 国内首篇利用freetype的跨平台truetype字体真正轮廓(非位图)获取(带完整qt工程代码).rar
2023-01-08 11:03:22
1.07MB
freetype
1
非线性振动
非线性振动,比较早的一本书了,希望对有需要的人有帮助
2023-01-07 16:42:50
4.62MB
vb
1
论文研究-基于小波变换和二维非负矩阵分解的人脸识别算法.pdf
结合二维离散小波变换(2DDWT)和二维非负矩阵分解(2DNMF)两者的优点, 提出了一种新的人脸识别融合算法2DDWT 2DNMF。首先利用小波变换把人脸图像分解成四个子块频带区域, 并对三个高频子块进行图像融合, 然后对低频子块和融合图像进行二维非负矩阵分解以提取特征, 进而对特征数据进行加权处理。ORL和YALE人脸数据库中的识别实验表明, 与PCA、SVD、NMF以及2DDWT NMF算法相比, 新融合算法能有效缩短训练时间和提高识别率。
2023-01-06 13:33:51
1.28MB
二维离散小波变换
二维非负矩阵分解
人脸识别
图像融合
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编制说明-非介入式负荷辨识技术导则共4页.pdf-文档整理
编制说明—非介入式负荷辨识技术导则共4页.pdf_文档整理可打印.zip
2023-01-04 16:37:10
690KB
编制说明—非介入式负荷辨识技术导
1
四阶非均匀线性阵列:此代码提供了设计四阶非均匀线性阵列 (NLA) 的通用方法-matlab开发
此代码通过组合任意两个二阶 NLA(例如互质数组 (CA)、嵌套数组 (NA)、增广嵌套数组 (ANA) 和很快)。
2023-01-04 15:42:19
3KB
matlab
1
序列图像的非局部均值超分辨率重建算法及GPU实现 (2016年)
针对序列图像超分辨率重建非局部均值(non-local means,NLM)算法重建结果图像边缘区域过平滑的问题,提出了一种局部参数自适应改进方法。将整幅图像划分为图像子块,然后根据图像子块平均像素信息计算出其对应的滤波参数,这样有助于减少因整幅图像使用统一滤波参数而导致的某些高频信息的丢失。实验结果表明,与经典NLM重构算法相比,改进算法重建出的结果图像的轮廓边缘更清晰,字符辨识度更高;在算法实现方面,图像重构程序在CPU/GPU平台上实现,使用GPU并行化加速的程序比单CPU运算的程序,加速比最高可达
2023-01-04 13:47:08
1.71MB
工程技术
论文
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