中文简体| ajax代理 简介 ajax-proxy是一个用ES6中代理特性实现的用于代理原生对象XMLHttpRequest的库，它可以使您从对XMLHttpRequest进行操作。 使用 安装 CDN约会 < script > https: //unpkg.com/ @lazyduke /ajax-proxy/dist/index.min.js </ script > NPM约会 npm install @lazyduke/ajax-proxy 指南 API ajax-proxy使用起来十分简单，只有两个方法proxyAjax和unProxyAjax ，只要您对XMLHttpRequest有所了解，就能很快上手使用。 proxyAjax（proxyMap） proxyMap ：代理对象， key为需要代理的属性或方法， value具体的函数 普通属性： response ， responseText ， timeout ......以上可以同过对读/写的操作进行代理，当代理写操作时，可以直接将值指定为true并配合代理方法，对一些只读属性如response进行修改。注意：

8点法的算法的OpenCV实现，适合学习双目相机三维重建的人

为了提升某型飞机配电系统电能转换与分配的高可靠性，利用变结构控制方法，以Dobson 和Chiang 的配电系统为模型，设计一个电压调节器。该调节器以电压为控制输入，通过改变变压器的匝数比控制输入电压，利用滑模变结构控制理论选取适当顺滑平面，使配电系统输出稳定的趋近顺滑平面，最终达到电压调节的目的。通过Matlab 仿真，验证了该方案的可行，达到了设计要求。

LayoutNet v2 我的IJCV论文的PyTorch实施： 从单幅360图像重建曼哈顿房间布局：最先进方法的比较研究 新增：我们的注释数据集已发布！ LayoutNet的原始Torch实现在。 LayoutNet的改进 扩展到曼哈顿总体布局（在我们新标记的MatterportLayout数据集上） 使用ResNet编码器而不是SegNet编码器 培训细节和实施细节 基于梯度上升的后期优化，根据Sunset1995的PyTorch修订 添加数据增强 要求 Python 3 PyTorch> = 0.4.0 numpy，scipy，泡菜，skimage，sklearn，随机，cv2，匀称 火炬视觉 Matlab（用于深度渲染） 下载数据和预先训练的模型 下载，并将其放在./model/文件夹下。 下载经过，并将它们放在./data/文件夹下。 从原始下载gt，并在下载已处理的然后将其放在./data/文件夹下 （可选）下载原始LayoutNet的.t7，并将其放在./data/文件夹下 下载我们新标记的，并将其放在./data/文件夹下。 从经过Matterport

针对基于特征空间(Eigen Space-Based Algorithm)的自适应波束形成算法在小信号条件下会出现的主瓣偏移，波束畸变，输出性能急剧下降的现象，提出了一种投影子空间重构的方法。该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。

小波分解与重构的几个matlab程序,解决小波分解与重构的问题,特上传几个小程序供大家参考

这是一个关于利用基追踪RP算法解稀疏信号重构的代码包，在无线传感器网络中起到良好的定位作用，非常详细

重构网络 SDN架构实现-2017年4月-高清-完整目录 分享给所有需要的人

最近发现网上压缩感知中用OMP算法重构图像的代码很多，但很少有应用OMP算法来重构整个视频序列的，代码是自己写的，希望对初入门压缩感知的有帮助。由于重构时间的原因，程序中只对前8帧进行了重构。

有关深度学习在图像方面的操作应用论文及其附带部分翻译总结