信息技术与课程深层次整合理论

图像矩阵matlab代码阴影深度 这段代码实现了以下方法： 用不适感对抗不适感：阴影产生的单次变化深度超分辨率B. Haefner，Y。Quéau，T。Möllenhoff，D。Cremers； 计算机视觉和模式识别（CVPR），2018年。 聚光灯演示 我们提出了一种原则上的变分方法，用于将单个深度图上采样到RGB-D传感器提供的同伴彩色图像的分辨率。 我们将异构深度和颜色数据结合在一起，以共同解决不适定深度的超分辨率和阴影形状问题。 从低分辨率深度测量中提取消除阴影阴影形状所需的低频几何信息，并且对称地，RGB图像中的高分辨率光度线索提供消除深度超分辨率所需的高频信息。 0. GPU版本 此代码的GPU版本已发布。 1.要求 此代码具有四个第三方依赖项： MATLAB（代码已通过测试，可在MATLAB R2017b下运行） （强制的） （强制的） （强制的） （可选，但强烈建议） 将这四个存储third_party到此存储库的third_party目录中的指定文件夹中，并进行构建。 2.输入 一个超分辨率RGB图像I 一个伴随的低分辨率深度图像z0 。 描述RGB图像中感兴趣对象的

激光焊接热循环对焊接接头的性能影响至关重要。考虑等离子体对工件表面的作用以及小孔内等离子体对激光能量的吸收,建立了点热源和逐渐衰减的线热源相叠加的数学模型, 其中对线热源采用了分层处理技术。利用模型对低碳钢的激光焊接进行了求解,并将计算与实测的结果进行了对比。计算与实测结果显示二者有较好的近似性。

CCSDS官方深空通信协议标准，主要是系统overview以及同步算法和信道编码算法相关协议。

2_Formulation_for_Observed_and_Computed_Values_of_Deep_Space_Network_Data_Types_for_Navigation.pdf

python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图 在训练语义分割时，需要有原图和相应的分割图，分割图一般有两种方式 一是用labelme进行打标签，然后根据json文件进行批量分割，这样的图片一般都是8位深的伪彩图，可以直接送到模型训练。 而第二种是使用EISeg生成的图片进行模型训练，然而EISeg生成的是24位深的伪彩图，（肉眼看是没有任何区别的，但就是不能送到模型中训练），需要进行转换，转换为8位深的伪彩图。 python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图 python批量实现24位深的伪彩图转换为8位的伪彩图，将EISeg分割生成的24位深的彩图转换为8位深的彩图

深信服2018AF初级认证考试B卷 76分，需要的小伙伴速度吧

java设计模式【之】原型模式、深拷贝与浅拷贝【源码】【场景：克隆羊】 * 原型模式(Prototype) * 实现方式： * 需要被克隆的 class类， 重写Object中的clone()方法，并实现Cloneable接口（否则报错 CloneNotSupportedException） * 注意： * 1.被克隆对象.clone()出的对象，是被克隆对象的当前状态 * 2.被克隆对象 如果返回的值是 super.clone(); 此时属于浅拷贝 *

* 浅拷贝 * 1)成员变量是，基本数据类型，此时浅拷贝是值传递。其中一个对象的值修改后，不会影响到另一个对象的值。 * 2)成员变量是，引用数据类型，比如：数组、类的对象。此时浅拷贝是引用传递，也就是只是将该成员变量的引用值（内存地址）复制一份给新的对象。两个对象中的该成员变量执行的是同一个地址，其中一个对象的值修改后，另一个对象的值也会改变。 * 深拷贝基本介绍 * 1)复制对象的所有基本数据类型的成员变量值 * 2)为所有引用数据类型的成员变量申请存储空间，并复制每个引用数据类型成员变量所引用

为改善和提高轴承动力学性能,基于显示动力学分析方法对双列深沟球轴承的动力学特性进行分析。分析结果表明:双列深沟球轴承两列滚动体瞬态等效应力、速度、位移以波峰波谷的形式不断交替变化;随着转速增加,滚动体动能平稳增加,当轴承运转稳定后,动能值接近于某一固定值,仿真结果与赫兹点接触理论计算结果基本吻合,验证了仿真分析的有效性。

理正深基坑6.5、7.0版破解版