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matlab五子棋代码大学_项目 我在大学里做过的一系列项目 FFA报告中的飞机野生动植物罢工分类：通过使用降维和PCA分析等技术准备数据集而贡献。 为8个ML模型创建了测试环境和编码方法，并在性能最佳的模型上调整了超参数。 使用卷积神经网络对DIDSON声纳图像进行分类：该小组项目是通过实施VGG16的扭曲版本进行的，以识别使用MATLAB软件收集的声纳图像中的不同鱼类。 GOMOKU：使用Java进行Gomoku的基本娱乐活动，使用客户端和服务器线程在两个用户之间通信游戏。要运行该文件夹，请转到src目录，然后运行Server.java并为其提供端口号，然后打开运行两个Client.java文件并给出它们为您提供了与服务器相同的端口号，它们各自还具有用户名选项。两个客户端从那里在彼此之间来回移动。 文件中包含代码文档。 BITMAP：用C创建的位图编辑器。使用这些文件中的位数据，并允许在图像中进行编辑。 还返回有关其标题，颜色表和像素数据的信息。您可以更改图像的RGB值，还可以选择反转图像的颜色。 它适用于8bpp和24bpp文件。 用法：./bmp.c -h这将为您提供有关超代码

DFT的matlab源代码 redis_orm Object Relational Mapping use redis as a relational database。 产出背景 项目的快速迭代，不仅需要敏捷的开发，还需具备较高性能的和稳定性，单纯用关系型数据库有瓶颈，然后在关系型数据库基础上加分布式缓存或者进程内缓存有增加了开发和维护成本， 刚好项目中在用Redis，就考虑基于Redis的Hash和SortedSet两个数据结构来设计类似关系型数据库的ORM。经过多个版本的迭代，现在已经实现了ORM的基本功能，在应用中发现维护和查看数据 不太方便，又开发了[工作台](https://github.com/weikaishio/redis_orm_workbench). 功能列表 基于对象的增、删、改、查、统计 基于Map的增、删、改、查、统计(方便用在redis_orm_workbench) 支持动态创建表、删除表、创建索引、重建索引 支持可配置的自动同步到MySql数据库(一般为了更方便的查询统计所用) 使用说明 模型定义的标签说明 TagIdentifier = "redis_

DFT的matlab源代码 精心制作的COF 从文献中的实验数据库（CURATED）COF中自动跟踪，进行干净，统一和完善的自动跟踪。 该存储库包含来自文献搜索的原始结构，以及git跟踪的更正。 可在上获得具有DDEC费用的DFT优化框架。 cof-frameworks.csv包含cof-frameworks.csv列表 cof-discarded.csv包含因重复检测，未观察到的AA / AB堆叠变体，未观察到的n倍互穿或文档中报告的其他原因而被丢弃的cof-discarded.csv的列表。 cof-papers.csv包含用于在数据库中的COF的参考文件的列表：例如， p0701是COF的基准07010N3 ， 07011N3 ， 07012N3和07013N3 cifs/包含cof-frameworks.csv和cof-discarded.csv列出的cof-frameworks.csv所有晶体学信息文件（CIF）。 该数据库建立在名为的工作之上。 结构标签 引用为 原始版本： D.Ongari，AV Yakutovich，L.Talirz和B.Smit，建立一个一致且可重现的

matlab分时代码肌肉冗余求解器 软件用途 提供的MATLAB代码的最初目的是解决肌肉冗余问题，同时使用De Groote F，Kinney AL，Rao AV和Fregly BJ中所述的直接搭配解决肌肉动力学问题。 评价直接搭配的最优控制问题公式，以解决肌肉冗余问题。 生物医学工程学年鉴（2016）。 。 在v3.0中，我们添加了两个附加功能。 首先，可以基于实验肌电图来约束估计的肌肉激活。 其次，有可能在解决肌肉冗余问题的同时，通过使用实验数据（即EMG和超声数据）来估计建模的肌腱单元的参数。 可以将最佳纤维长度，肌腱松弛长度和肌腱刚度设置为肌肉冗余问题内的自由变量。 可以跟踪实验测量的光纤长度（美国跟踪），跟踪误差是目标函数的一部分。 有关此参数估计问题的详细信息，请参见Delabastita等。 2020（）。 收集的EMG可以被跟踪（EMG跟踪），也可以被精确地施加（EMG驱动）。 有关在参数估计中使用EMG数据的详细信息，请参见Falisse 2016（）。 另一个重要特征是，用户可以在相同动作的不同试验或不同动作的情况下估算肌腱参数。 这允许更可靠的参数估计。 我们认为

DFT的matlab源代码包括数字图像处理 数字图像处理实验1 2 3 4 实验1：从bmp图像读取二进制数据。 实验2：DCT，IDCT和DFT，IDFT的实现。 实验3：使用Haar Wave实现GaussianFilter，MeanFilter，MedianFilter，Sobel运算符和DWT，IDWT。 实验4：前向目标和背景分割的视频处理。

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DFT的matlab源代码火焰探测系统 该项目是基于视频的多功能火焰检测系统的不完全实现，这是我的毕业设计。 一些话要说 当我开始研究该主题时，我在Internet上发现了很多文章和很少的代码。 因此，当我最终完成它时，我决定将其开源。 请注意，该项目尚未准备好实际应用。 由于在该项目上花费的时间有限，因此仅对代码进行了部分优化。 但是，在Mac上进行测试时，响应时间是完全可以接受的。 搭建环境 该项目是在Mac OS X 10.9.3上使用Xcode 5.0.2构建的，并且是通过OpenCV 2.4.8实施的。 由于它不使用特定平台的任何本机接口，因此可以轻松移植到其他平台，例如Windows，Linux，Android等。 如果要使用保存视频功能，则需要确保OpenCV编译时支持FFMPEG，否则请自己编译。 结果 以下两个图像显示了结果。 流程 首先，使用颜色检测和运动检测对输入图像进行分割，然后提取候选火焰区域。 使用高斯混合模型进行背景建模以检测运动像素。 使用基于RGB和HSV颜色空间的火焰颜色模型来检测具有类似火焰颜色的像素。 将以上两个步骤的结果相交，以获取候选区域。

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