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AI-奥林匹克·相扑比赛基于规则的智能体和基于强化学习的智能体解决方案,该方案训练出的智能体能进入对战排行榜前十。基于代码实现的规则,能进入排行榜前三。 1 手动提取特征(manual feature extraction) 2 重新封装环境 3 训练表现
2022-10-16 22:08:12 7.81MB 强化学习 AI-奥林匹克 相扑比赛 PPO
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【为什么前端都要学习Vue】 这几年Vue.js成为前端框架中最火的一个。越来越多的网站前端开始采用Vue.js开发。是开源世界华人的骄傲,作者是我国的尤雨溪大神。相对于其他前端框架,Vue 更容易上手!正因为它简单易学,很多前端开发工程师可以很快掌握并且应用到实际开发中。如果说你想用最短的时间来学习一个框架,快速上手项目,Vue是不二之选。 【学员收益】 1)大部分学员想要学习Vue,但是无奈缺少一个好老师,董老师将手把手带领你学习,让你彻底掌握Vue框架。 2)课程将会长期维护,内容更超值,本课程基于最新的版本进行讲解,并且老师会更新升级到3.0稳定版本。 3)学完该课程后不仅能学到Vue的设计和开发技能,还能培养市场思维、用户思维、设计思维,并能够利用掌握的技术开发Vue项目,获取额外的收益。 【课程收获】 1、从基础知识到项目实战,内容涵盖Vue各个层面的知识和技巧2、学习曲线平缓,前端新人也可以看得懂3、贴近企业项目,按照企业级代码标准和工程开发的流程进行讲解4、让你能够独立开发高颜值的项目 5、项目涉及14大功能组件,从基础组件到业务组件,一站式全掌握
2022-10-16 17:27:54 38.28MB 美团 app Web全栈 Vue
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轻量级的高光谱成像库,可为开发人员提供适用于Python编程语言的光谱算法。 v0.14.x的新功能:scikit-learn桥(alpha和部分)。 函数和类按主题组织:*丰度图:FCLS,NNLS,UCLS *分类:AbundanceClassification,NormXCorr,KMeans SAM,SID,SVC *检测:ACE,CEM,GLRT,MatchedFilter,OSP *距离:chebychev,NormXCorr, SAM,SID *端成员提取:ATGP,FIPPI,NFINDR,PPI *材料数量:HfcVd,HySime *噪声:Savitzky Golay,MNF,美白* sigproc:双边* sklearn:HyperEstimatorCrossVal,HyperSVC等*光谱:凸壳商提取(四阶样式),USGS06 lib接口* util:load_ENVI_file,load_ENVI_spec_lib,corr,cov等该库大量使用numpy数值库,并且可以实现良好的速度。 该库已经足够成熟,并且即使开发处于beta阶段,也非常有用。
2022-10-16 03:20:20 7.69MB 开源软件
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自己因为小问题花费了一整天的时间,希望分享给大家,少走弯路。
2022-10-15 22:45:50 745KB matlab
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HDR Toolbox 提供处理 HDR 图像和视频的功能,用于不同的任务,例如色调映射、反色调映射、反色调映射、扩展、HDR 压缩、基于图像的照明、处理 HDR 视频、颜色变换等。 HDR 工具箱是“高级高动态范围成像”一书的一部分,您可以在其中找到有关代码的额外文档以及有关 HDR 成像的更多详细信息。 请访问该书的网站,网址如下: http://www.advancedhdrbook.com/ 请注意,可以在以下 URL 中找到 HDR Toolbox 的 GitHub 存储库: https://github.com/banterle/HDR_Toolbox 如何安装: 1) 将文件 HDRToolbox.zip 解压缩到 PC/MAC 上的文件夹中2)运行Matlab 3)设置FOLDER为当前目录4)编写命令: 安装HDR工具箱在命令行窗口中,等待安装过程结束。 色调映射注
2022-10-15 21:35:07 35.7MB matlab
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hsi matlab代码QRNN3D TNNLS 2020论文的实施 强调 我们的网络在高斯和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法(2019),如下所示: 我们证明了在31频段自然HSI数据库(ICVL)上进行预训练的网络可用于恢复由于恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏的遥感HSI(> 100频段) 先决条件 Python> = 3.5,PyTorch> = 0.4.1 要求:opencv-python,tensorboardX,caffe 平台:Ubuntu 16.04,cuda-8.0 快速开始 1.准备训练/测试数据集 从以下位置下载ICVL高光谱图像数据库(我们仅需要.mat版本) 火车测试拆分可在ICVL_train.txt和ICVL_test_*.txt 。 (请注意,我们分别将101个测试数据分为高斯和复数降噪两部分。) 训练数据集 注意cafe(通过conda安装)和lmdb是执行以下说明所必需的。 阅读utility/lmdb_data.py的函数create_icvl64_31 ,并按照指令注释定义您的数据/数据集地址。 通过python
2022-10-15 17:01:12 2.5MB 系统开源
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分享课程——海量数据高并发场景,构建Go+ES8企业级搜索微服务,12章全,附源码+电子书。 本课程通过对基础技能到实战项目的深度解读,带你夯实 ES+Go 的底层技能,积累实战经验,一举跃升经验丰富的 Go 语言开发者。
2022-10-14 19:08:13 710B go语言 es8 微服务
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java秒杀项目源码 Java高并发秒杀项目源码 项目介绍 此秒杀项目前端使用了Bootstrap、jQuery, 后端主要使用了Spring、SpringMVC、Mybatis, 数据库使用了MySQL, 缓存使用了Redis。同时使用了RESTful的风格,整个项目自底向上开发, 由DAO层到Service层,再到Web层,最后再回去分析秒杀的瓶颈所在,并完成了优化。 开发环境 软件 版本 IntelliJ IDEA 14.0.3 MySQL 5.6 Redis 3.2.100 系统环境 Windows 7 项目依赖 groupId artifactId version junit junit 4.11 org.slf4j slf4j-api 1.7.21 ch.qos.logback logback-core 1.1.1 ch.qos.logback logback-classic 1.1.1 mysql mysql-connector-java 5.1.35 c3p0 c3p0 0.9.1.2 org.mybatis mybatis 3.3.0 org.mybatis myba
2022-10-14 17:16:45 36KB 系统开源
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