ALPHA GO 原论文转载

本文重点研究了标准参数系下的Alpha稳定随机变量的产生算法并进行仿 真验证

函数 abgFilter 实现了 alpha-beta-gamma 滤波器的通用算法，该算法是给定观察数据的速度和加速度的线性状态估计。 它的作用类似于平滑。 也与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观察器密切相关。 它的主要优点是不需要详细的系统模型。

alfa-beta-gamma 跟踪器为第 n 次观测生成位置、速度和加速度的平滑估计。 它还为第 (n+1) 次观测生成预测位置和速度。 alfa-beta-gamma 跟踪器将遵循加速度恒定且没有稳态误差的输入。

libjpeg 来自jpeg.org（ISO组）的10918-1（JPEG）的完整实现，其HDR扩展名为18477（JPEG XT） 此版本还包括针对ICIP 2016图像压缩大挑战实现的“类固醇上的JPEG”改进。 为了获得理想的视觉效果，请按以下方式运行jpeg： jpeg -q -oz -v -qt 3 -h -s 1x1,2x2,2x2 input.ppm output.jpg

tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0-alpha.20200328 tesseract v5.0.0 64位安裝包

Krippendorff 的 Alpha 是评价者间一致性的度量，衡量评价者（贴标签者、编码者）对分配给项目的标签的同意程度。 它在不同的测量级别上运行，实施的是名义、有序和间隔。 在有限的情况下，它与 Fleiss 的 Kappa 相同，但 Krippendorff 的 Alpha 适用于更广泛的问题，并且可以处理缺失的条目，因为它不需要每个项目的评分者数量相同。 此实现将观察矩阵和所需的测量级别作为输入并计算 Alpha。 结果已针对现有 SPSS 宏进行了验证。 有关 Krippendorff Alpha 的更多详细信息，请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Krippendorff's_alpha

夜莺 建立CSS 确保您在正确的分支上，并且副本与GitHub上的工作保持最新。 打开Terminal，然后cd到Nightingale目录： $ cd /path/to/nightingale 运行Sass watch命令： $ npm run watch 您可能需要欺骗您的机器为您重建CSS。 为此，请打开main.scss并进行任何更改，然后保存文件。 就是这样！ Nightingale是使用BrowserStack开发的，用于跨浏览器测试。

在Android中，通过创建透明度渐变动画（AlphaAnimation）可以实现图片由显示到逐渐隐藏，再逐渐显示的过程。通过这一个动画可以实现闪烁的星星

PyMatting: 一个用于Alpha遮罩的Python库 PyMatting：用于 Alpha 抠图的 Python 库我们介绍了 Python 的 PyMatting 包，它实现了解决 alpha 抠图问题的各种方法。 网站和文档：https://pymatting.github.io/ 基准测试：https://pymatting.github.io/benchmark.html 给定输入图像和手绘trimap（顶行），alpha matting 估计 alpha 通道前景对象，然后可以组合到不同的背景（底行）。 PyMatting 提供： Alpha matting 实现，用于： Closed Form Alpha Matting [1] Large Kernel Matting [2] KNN Matting [3] 基于学习的数字 Matting [4] Random Walk Matting [5] 前景估计实现：Closed Form Foreground Estimation [1] ] Multilevel Foreground Estimation (CPU