矩阵用matlab代码实现TVB-Pypeline--进行中！ 该项目使用Nipype将我们当前的自动化MRI处理管道（）映射到Python，从而使内部使用的工具箱易于互换。 有关管道的一般概述，请参见 请注意，该管道会进行大量分析，因此计算量很大。 在使用> 100个CPU内核的高性能群集计算机上进行测试。 安装： 管道使用主要依赖于Python 2.7的Nipype。 以下列表概述了在管道的当前状态下使用的Python工具箱。 有关安装和依赖关系解决的信息，请参见相应的文档页面。 由于Nipype / Python也充当通过Shell接口调用的工具箱的包装，因此，您还必须确保要使用的工具箱已安装在系统上，并且它们的二进制文件/库包含在Shell的搜索路径中。 对于预处理，使用以下工具箱： 当涉及到纤维束描记术时，有很多可用的工具。 它们的用法还非常依赖于如何记录dwMRI数据。 主要的分离点之一是在测量过程中施加的不同扩散梯度强度的数量（即，不同b值的数量）。 如果数据集只有一个大于零的单一值，那么人们会谈论单壳数据。 一旦涉及多个值（> 0），该数据就称为多外壳数据 当前，我们测

资源文章介绍地址:https://www.cnblogs.com/lifexy/p/14815614.html,"合成大西瓜"这个游戏玩了一阵还挺有意思的,所以研究了一下小球碰撞原理,自己亲自手写碰撞算法来实现一个合成大西瓜游戏.并支持任意大小布局,你想玩多大面积,就拖多大面积,只要面积够大,认真玩下去,合100个大西瓜都可以.哈哈~~~

h265解码实现，根据HEVC标准文档实现从裸流解码到slice前，slice解码暂无实现。有利于更好理解参考队列的创建与更新。

ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：

该方法通过tensorflow实现图像隐写分析，通过深度网络把基于残差图像和特征提取统一到一个优化框架，最后通过二分类法实现图像隐写分析。

使用matlab代码编写了Chimerge算法的通用函数并加上具体解析 直接修改函数的数据即可实现数据的离散化 代码亲测具备通用性，如果有问题欢迎留言

目的： 在前面的实验基础上实现设备管理功能的模拟， 主要包括通道和控制器的添加和 删除，设备的添加、删除，设备的分配和回收。 内容： 1.在进程控制、分页存储器管理基础上扩展； 2.能够模拟设备的分配与回 收流程； 3.设备分配成功与否，进程都应进入阻塞状态； 4.能够较形象地输出通道、控制器、设备的层次关系以及进程的占用、等待状态； 5.能够添加、删除控制器或设备 3分 6.体现设备独立性 2分

顺序表实现

有MATLAB和C和C++实现

证据理论的代码实现，可完成证据之间的融合。用c编写，已经通过测试、