视觉光学手册提供了生理光学领域百科知识的权威概述。它从基础概念到仪器的科学和技术以及视力矫正的实际程序，整合了物理学，医学，生物学，心理学和工程学的专业知识。这些章节全面涵盖了现代研究和实践的各个方面，从眼睛和视网膜的光学原理和光学到成像和视觉测试的新型眼科工具，视觉矫正的装置和技术，以及眼睛光学和视觉感知之间的关系。

MinDS模型的matlab代码 CornerPointDetection YanjieZe(the Last Refugee) 项目说明 使用two-stage algorithm识别tag进而标定相机位置。 首先，使用yolov5进行目标检测，获得bounding box。 然后，对bounding box区域单独处理，使用轮廓提取与角点检测的算法获得四个角点的位置，进而求解PnP问题获得相机位置。 进度：大概完成80%吧 还需完成的事情：标定数据量较大的数据集，并进行调试 目录 Ⅰ Use method 1 use mindvision cam for detection py detect.py --weights best.pt --source 0 --view-img 2 Collect frame as the raw dataset, using mindvision camera py grabFrame.py --collection 1 --reponum (the numbe your want) --framenum (the number you want

matlab人脸识别代码具有两个阶段的人脸对齐重新初始化 CVPR 2017论文“具有两阶段重新初始化的深度回归架构，用于高性能面部地标检测”的测试代码。 要求 Linux OS上Caffe平台的一般环境：。 Matlab 2013a或更高版本 CUDA（如果使用Nvidia GPU） 介绍 由于不同的面部检测器通常会返回具有不同比例和中心偏移的各种面部边界框，因此如果面部界标检测算法可以产生鲁棒的结果而不过多依赖面部检测结果，这将非常有用。 为了显式处理基于回归的界标检测方法中的初始化问题，我们提供了一种具有从头到尾学习的“两阶段重新初始化”的深度回归体系结构。 我们提出的深度架构经过了端到端的培训，并使用各种不稳定的初始化方法获得了可喜的结果。 与许多竞争算法相比，它还具有出色的性能。 我们的方法与其他基准方法在300W和AFLW数据集上的比较如下所示，更多细节可以在初始论文中找到。 运行测试代码 这些模型保存在百度SkyDrive中： 300W型号：链接：密码​​：qzmi aflw的型号：链接：密码​​：1j8e 在此项目中成功构建CAFFE并下载模型后，只需在demo文件夹中

Pardoe的论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中的两阶段TrAdaBoost.R2算法 描述 这是Pardoe等人提出的基于Boost的回归任务转移学习算法（TwoStageTrAdaBoostR2）。 在论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中。 程序TwoStageTrAdaBoostR2包含两个以scikit-learn风格编写的主要类，其结构如下： Stage2_TrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _stage2_adaboostR2 | predict TwoStageTrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _twostage_adaboostR2 | _beta_binary_search | predict 第一类Stage2_TrAdaBoostR2是sklearn软件包中AdaBoostRe

AlexNet上的两步量化 这是的演示。 用法： 将源文件复制到caffe的目录中，然后构建caffe。 下载。 ./build/tools/caffe test -model test_2_ternary.prototxt -weights caffe_2_ternary.caffemodel -iterations 1000 -gpu 0

two_stage_RO_ccg

1-n中缺失2个数字，O(n)时间内找出它们 VS 2008环境

js代码-给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

在此 MATLAB 练习中，用户指定了人体声道的无损双管模型的面积和长度，MATLAB 练习计算了从声门到嘴唇的音量速度传递函数，其中反射系数为假定声门为 r_G（在范围-1 ≤ r_G ≤1 内），假定嘴唇的反射系数为 r_L，同样在范围-1 ≤ r_L ≤1 内。 用户指南的图 2.1 显示了这种双管模型（管长度和面积值为 l1 = 8 cm、A1 = 1 cm^2、l2 = 9 cm、A2 = 7 cm2），以及流程图从声门到嘴唇的复合系统的结构如图 2.2 所示。 这个 MATLAB 练习计算从声门到嘴唇的体积速度的传递函数，绘制体积速度传递函数（对数幅度谱），尽可能确定共振峰频率（中心频率和带宽）的位置，并打印它们到指定的 ascii 文本文件。 对 2 管模型频谱进行采样并转换为 2 管模型脉冲响应，该脉冲响应与周期性声门序列卷积并播放出来，以便用户可以听到使用双管模型产生的元

本资源为机器学习实验四：深度学习图像生成（Part two：DeepDream）模型文件及图像。来源姜老师，仅供学习存档。