帮助你了解C#的语法糖,熟悉更多的底层原理 本书针对CLR和.NET Framework 4.0进行深入、全面的探讨，并结合实例介绍了如何利用它们进行设计、开发和调试。全书5部分29章。第Ⅰ部分介绍CLR基础，第Ⅱ部分解释如何设计类型，第Ⅲ部分介绍基本类型，第Ⅳ部分以实用特性为主题，第Ⅴ部分花大量篇幅重点介绍线程处理。 通过本书的阅读，读者可以掌握CLR和.NET Framework的精髓，轻松、高效地创建高性能应用程序。

hsi matlab代码通过3D全卷积神经网络的高光谱图像空间超分辨率 通过，袁鑫，，， 介绍 3D-FRCNN是具有单个网络的高光谱图像超分辨率（SR）的统一框架。 您可以使用该代码为hsi超分辨率（SR）训练/评估网络。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 拟议框架 一些SR结果 引用我们的工作 @Article{rs9111139, AUTHOR = {Mei, Shaohui and Yuan, Xin and Ji, Jingyu and Zhang, Yifan and Wan, Shuai and Du, Qian}, TITLE = {Hyperspectral Image Spatial Super-Resolution via 3D Full Convolutional Neural Network}, JOURNAL = {Remote Sensing}, VOLUME = {9}, YEAR = {2017}, NUMBER = {11}, ARTICLE NUMBER = {1139}, URL = {http://www.mdpi.com/2072-4292/

2013年经典CVPR文章代码 Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking

针对 CLR和.NET Framework 4.5进行深入、全面的探讨， 并结合实例介绍了如何利用它们进行设计、开发和调 试。全书5部分共29章。第Ⅰ部分介绍CLR基础，第Ⅱ 部分解释如何设计类型，第Ⅲ部分介绍基本类型，第 Ⅳ部分以核心机制为主题，第Ⅴ部分重点介绍线程处 理。 通过本书的阅读，读者可以掌握CLR和.NET Framework的精髓，轻松、高效地创建高性能应用程序。

通过串联质谱技术进行多肽测序是蛋白质组学领域中蛋白质识别最强有力的工具之一。因为完整的基因组序列正在迅速地积聚，串联质谱光谱解释的最近趋势早已是数据库搜索。然而，从头测序串联质谱光谱解释仍然是一个公开的问题，它典型地包含质谱专家手工解释。我们为从头测序解释开发了一种新算法SHERENGA，它可以自动地从任何类型质谱仪产生的一个测试光谱集合中学习碎片离子的类型和强度阈值。测试数据用来构建串联质谱光谱表示图中的最佳路径打分。一个高得分路径的分级列表对应了潜在的多肽序列。SHERENGA在解释未知蛋白质的多肽序列和验证全自动、高通量多肽测序数据库搜索算法的结果时是最有用的。

由浅入深，透视CLR和.NET精髓，知其然 鞭辟入里，探究CLR和.NET机理，知其所以然 深入探究并掌握CLR(公共语言运行时)、C#和.NET开发，其实很简单。 享有全球盛誉的编程专家Jeffrey Richter，微软.NET团队长达十几年的资深技术顾问，在本书中以简洁流畅的语言将其数十年的经验和心得娓娓道来，独到而深刻的见解，深思熟虑之后形成的洞见，这些都让人醍醐灌顶，为日后构建健壮、可靠和响应快的应用程序与组件奠定良好的基础。

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NET CLR via C#(第4版)中文版（百度网盘链接地址）

李希特编著的《CLR via C#（第4版）》针对 CLR和.NET Framework 4.5进行深入、全面的探讨， 并结合实例介绍了如何利用它们进行设计、开发和调 试。全书5部分共29章。第Ⅰ部分介绍CLR基础，第Ⅱ 部分解释如何设计类型，第Ⅲ部分介绍基本类型，第 Ⅳ部分以核心机制为主题，第Ⅴ部分重点介绍线程处 理。 通过本书的阅读，读者可以掌握CLR和.NET Framework的精髓，轻松、高效地创建高性能应用程 序

matlab影像镶嵌代码图像伪造定位通过 CFA 工件的细粒度分析 该项目的主要重点包括图像篡改定位问题。 图像篡改技术试图检测图像是否被伪造。 换句话说，他们试图检测通用图像操作的存在。 图像处理主要通过剪切和移动、复制和粘贴等多种方式完成。 本主题的一些重要算法包括 CFA、去马赛克算法、插值算法、EM 算法和细粒度分析 如何运行代码：- 安装 Matlab 解压缩文件并将其保存在任何文件夹中 转到 Matlab 并打开文件夹 打开 main.m 并编辑代码：- im_true= imread('flowers.tiff'); im = imread('flowers-tampered.tiff'); 运行 上面的代码将为您提供带有原始图像和篡改图像的输出。 将显示预测误差和直方图 要使用另一个图像编辑代码：- im_true= imread('garden.jpg'); im = imread('garden-tampered.jpg'); 运行它，将显示输出