NeuralClassifier旨在快速实现分层多标签分类任务的神经模型，这在现实场景中更具挑战性和普遍性。 一个显着的特点是NeuralClassifier目前提供各种文本编码器，如FastText，TextCNN，TextRNN，RCNN，VDCNN，DPCNN，DRNN，AttentiveConvNet和Transformer编码器等。它还支持其他文本分类场景，包括二进制类和 多级分类。 它建立在PyTorch上。

基于HSI(Hue, Saturation and Intensity)颜色空间提出一种快速偏振光学去雾方法。利用HSI颜色空间中强度与颜色无关的优势,在强度通道中利用偏振光学去雾方法进行去雾处理,然后利用颜色恒常性校正方法对图像的颜色畸变进行校正。该技术不仅具有良好的图像细节恢复能力,还有效地提高了偏振光学去雾方法的计算效率。与目前流行的去雾方法进行对比后可知,该技术可以得到更好或者相同的实验效果,但其执行效率更高。所提出的方法在图像实时去雾和视频去雾领域有广阔的应用前景。

MATLAB中实现直接线性卷积通常调用conv()函数指令。对于线性卷积，一般直接比较麻烦。为了提高运算效率和运算工作量的目的，文章采用基于MATLAB实现线性卷积的自编函数clconv()和利用FFT和IFFT实现快速线性卷积的方法。通过实例验证及仿真结果，验证了clconv()函数的有效性，并且快速线性卷积的方法在计算出与直接线性卷积近似解的同时，运算工作量大大减少，运算速度大大提高，验证了利用FFT和IFFT实现快速线性卷积的有效性和优越性。

pyxmeans, 在 python 和C 中，快速实现 xmeans pyxmeans这是对使用具有未知集群数量的kmeans类型集群的XMeans的快速实现。 为了使这个代码可以运行，我选择使用MiniBatchKMeans而不是 KMeans，但是它们应该可以以切换。目前支持MiniBatch和

Python有一个比较好用的功能，那就是很方便的实现共享文件夹。 首先两台主机都需要安装python，在未建立逻辑连接之前它们是不区分主从机的。 例如：现在有两台机器，一台windows和一台linux，现在你想要让linux机器的文件夹被共享，那么 1.就在linux机器下的期望被共享的文件夹下执行： python –m SimpleHTTPServer （端口号，可选，默认是8000） 2.在windows机器下，打开浏览器，输入： http://linux机器IP:8000 就可以访问到linux共享的文件夹了。 是不是很简单？ 以上这篇使用python快速实现不同机器间文件夹共享方式就

在GPU上快速实现图像拼接

JNI是java调用C++程序的一种实现方法，网上有一些相关的资料，但不一定能适用，这个文档我在学习JNI时综合网上资料总结的，本人亲测能够实现，希望下载的网友有什么问题多多反馈，希望对学习JNI的朋友有所帮助

是关于simulink的视频与图像处理算法

资源对应https://onefire.blog.csdn.net/article/details/120736588博客，这个是一个完整的基于SpringBoot架构的Java项目，使用idea或者eclipse打开就可以使用。对零基础或小白，以及测试工程师，有很大的参考价值。

步行者，基于python，以python+api+Flask快速实现步行的路径规划， 项目意义： 1、精准到校园内，解决校园新生刚入校不熟悉学校的问题； 2、以高德地图为基础，精准，为旅客在旅行中规划步行路线； 3、帮助老年人快速找到回家的路。 该项目主要实现了快速步行规划，主要针对在校新生而创建，解决在校新生不熟悉校园环境，需要人带路的问题。其他大型地图软件，虽然涵盖范围广、功能多，但遇到短距离的定位和路径规划经常出现错误，而本产品刚好弥补了这个空缺，使短距离的路径规划也成为可能。 四、编程功能的基本描述 1、高德地图api点击查看开发指南。第一步先申请账号，创建自己的key，然后选择自己想要的服务后按照使用说明完成api代码的编写。 **:bug: ** （学习成本：4天；使用比例：20%） 2、flask的运用。需要将编写的api文档与自己的网站进行初步的架构，形成雏形；在网页编写完成后，需要将网页相关联，把网页中用户输入的内容进一步传输进api中才能得出结果；最后进一步完善：title的命名、网页的顺序等。 **:bug: ** （学习成本：7天；使用比例：35%）