1.现在我们扩展法线贴图的概念——从纹理图像用于扰动法向量到扰乱顶点位置本身。实 际上，以这种方式修改对象的几何体具有一定的优势，例如使表面特征沿着对象的边缘可 见，并使特征能够响应阴影贴图。我们将会看到，它还可以帮助构建地形。 2.openGL高度贴图,使用纹理图像来存储高度值，然后使用该高度值来提升（或降低）顶 点位置。含有高度信息的图像称为高度图，使用高度图更改对象的顶点的方法称为高度贴 图 3. 高度图通常将高度信息编码为灰度颜色：（0,0,0）（黑色）=低高度，（1,1,1）（白色）=高高度。这样一来通过算法或使用“画图”程序就可以轻松创建高度图。图像的对比度越高，其表示的高度变化越大。 4.改变顶点位置是否有用取决于改变的模型。顶点操作可以在顶点着色器中轻松完成，当 模型顶点细节级别够高（例如在足够高精度的球体中）时，改变顶点高度的方法效果很好。但是，当模型的顶点数量很少（例如立方体的角）时，渲染对象的表面需要依赖于光栅器中的顶点插值来填充细节。 5.当顶点着色器中可用于改变高度的顶点很少时，许多像素的高 度将无法从高度图中检索，而需要由插值生成，从而导致表面细节较差。当然

1.openGL增强表面细节，模拟地球表面地形，使用高度贴图实现 2.现在我们扩展法线贴图的概念——从纹理图像用于扰动法向量到扰乱顶点位置本身。实 际上，以这种方式修改对象的几何体具有一定的优势，例如使表面特征沿着对象的边缘可 见，并使特征能够响应阴影贴图。我们将会看到，它还可以帮助构建地形。 3.一种实用的方法是使用纹理图像来存储高度值，然后使用该高度值来提升（或降低）顶 点位置。含有高度信息的图像称为高度图，使用高度图更改对象的顶点的方法称为高度贴 图①。高度图通常将高度信息编码为灰度颜色：（0,0,0）（黑色）=低高度，（1,1,1）（白色）=高高度。这样一来通过算法或使用“画图”程序就可以轻松创建高度图。图像的对比度越 高，其表示的高度变化越大 4.改变顶点位置是否有用取决于改变的模型。顶点操作可以在顶点着色器中轻松完成，当 模型顶点细节级别够高（例如在足够高精度的球体中）时，改变顶点高度的方法效果很好。 但是，当模型的顶点数量很少（例如立方体的角）时，渲染对象的表面需要依赖于光栅器 中的顶点插值来填充细节。当顶点着色器中可用于改变高度的顶点很少时，许多像素的高 度将无法从高度

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细节增强的matlab代码预训练的EfficientDet-D0网络用于物体检测 该存储库为MATLAB:registered:提供了预训练的EfficientDet-D0 [1]对象检测网络。 要求 MATLAB:registered:R2021a或更高版本 深度学习工具箱:trade_mark: 计算机视觉工具箱:trade_mark: 适用于ONNX Model Format:trade_mark:支持包的深度学习工具箱转换器 概述 该存储库提供经过训练可检测不同物体类别（包括人，汽车，交通信号灯等）的EfficientDet-D0网络。该预训练模型使用COCO 2017 [3]数据集进行训练，该数据集具有80个不同的物体类别。 EfficientDet-D0很大程度上遵循一级对象检测器范例，并使用预定义的锚点来检测对象。 借助通过快速归一化增强的加权双向特征金字塔网络，它利用了来自不同级别骨干网络的便捷，快速的多尺度特征融合。 入门 将此存储库下载或克隆到您的计算机，然后在MATLAB:registered:中打开它。 设置 将路径添加到源目录。 addpath('src'); 下载预训练的网络 使用下面的帮助程序来下载预训练的网络。 model = helper.downloadPretrainedEff

细节增强的matlab代码MoDE：多目标数据嵌入 该存储库包含2020年在国际数据挖掘会议（ICDM）上发表的论文“不确定的距离信息下的可解释性数据嵌入”的代码和结果。 在下面，您可能会看到MoDE迭代的漂亮可视化效果，显示了知名数据集算法的收敛性。 要了解在数据可视化中使用MoDE的优势，您可以观看会议演示： 细节 多目标数据嵌入（ MoDE ）是一种2D数据嵌入，可高保真地捕获数据关系的多个方面： 相关性 距离，以及 订单或重要性排名。 MoDE的独特之处在于，它不需要像大多数可视化技术一样在对象之间精确的距离。 我们可以给出对象之间的上下限范围，这意味着MoDE可以有效地可视化压缩或不确定的数据！ 此外，此嵌入方法可增强解释性，因为： 它在结果嵌入中合并了数据样本的等级或分数（如果数据集中存在这样的等级），并通过将具有较高分数的点以更高的角度放置在2D中，提供了可解释的数据嵌入。 嵌入通常会导致数据的“半月形”可视化。 因此，用户通常会看到类似的数据可视化效果，因此更容易理解和解释。 对于许多其他技术，不仅每个数据集都提供不同的可视化结果，而且可视化方法的不同运行可能会给出不同

目前最全 DevExpress18.1官方汉化包+部分细节修正+源码 用法极简单 直接在你的应用程序目录下新建一个目录 把压缩包里的 所有dll复制过去就行了! 你自己的程序不用修改一个字的代码,也不用重新编译! 内汉化工程源码(可以不要) . 注意文件夹名字必须是 而且只能是zh-hans . 只能有这一个汉化文件夹 ,不能存在文件夹zh-cn 或者 zh-chs

细节增强的matlab代码循环除雾：增强的CycleGAN，用于单图像除雾 该存储库是我们针对的项目。 发表在CVPR 2018 Workshop。 如果对您的研究有所帮助，请引用我们的论文。 @inproceedings{engin2018cycle, title={Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing}, author={Engin, Deniz and Gen{ \c {c}}, An{ \i }l and Ekenel, Haz{ \i }m Kemal}, booktitle={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops}, year={2018} } 模型架构 先决条件 TensorFlow 1.4.1或更高版本 的Python 3 的MATLAB 我们的代码已在带有Titan X GPU的Ubuntu 16.04环境下进行了测试。 演示版 测试Track 1的模型：室内 sh de