matlab fft代码这是CVPR18中我们的MKCFup论文的实现。 为了提高速度，我们在C ++版本中使用DSST代替了fDSST。 我们在具有Intel Core i7-7700 3.60GHz CPU和8GB RAM的PC上执行了此实现。 在采用Release-x64模式的OTB2013上，平均FPS为175 ，我们的结果存储在./res中。 Matlab版本请参考 注意：根据opencv4，大多数C API已被排除，如果您使用opencv4，则在run_MKCFup.cpp和fhog.hpp中可能会更改某些API。 在运行我们的代码之前，请检查您是否已完成以下步骤。 安装Visual Studio 2015 +，fftw3.3.5 +（可以改用cv :: fft，但可能会慢一些）和opencv3.2 +； 确保在您的项目中添加了cn_data.cpp，ComplexMat.cpp和gradientMex.cpp； 在您的视觉工作室中打开OpenMP支持； 使用发布模式。 请运行run_MKCF.cpp以使用我们的跟踪器。 如果遇到速度问题，请确保在发布模式下，跟踪器的速度比

泊松融合matlab代码HDR_and_ReflectionSuppress_Osmosis_Filtering 该存储库包含使用渗透过滤算法的 Matlab 实现，包括多重曝光融合和反射抑制。 渗透过滤是一种基于梯度的方法，它与泊松编辑相似但不同，有时可以作为其替代方法。 算法细节可以参考 中的参考资料。 在这个项目中，我们对最初被表述为泊松方程的两个问题使用渗透过滤，以展示渗透算法作为泊松求解器的替代方案的适用性。 我们使用梯度下降（Adam 优化器）来解决来自 中描述的渗透模型的变分能量。 多重曝光融合 (MEF) MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_multi-exposure-fusion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosisFusion.m 该算法基于一些修改。 可以在 中找到我们方法的简要介绍。 渗透能的梯度列于方程式中。 (14) 在 . 结果 | 反射抑制 MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_reflectionSuppresion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosis_reflectionSuppress.m 该算法基于（）。 通过将

此代码是“多尺度引导图像和视频融合：一种快速有效的方法”的实现如果您发现工作对您的研究有用，请引用这篇文章。 指示： 1) 运行 MGFF_demo.m 查看 Proposed MGFF 方法在灰度图像上的融合结果 2) 运行 MGFF_RGB_demo.m 查看 MGFF 方法对彩色图像的融合结果。 3) 代码中提供了所有必需的描述或说明。 我还强烈建议您参考论文以获取更多详细信息。 文章： https : //link.springer.com/article/10.1007/s00034-019-01131-z 4) 提供两组图片和代码用于演示。 您可以找到论文中使用的所有数据集在https://sites.google.com/view/durgaprasadbavirisetti/datasets?authuser=0 5）这是融合灰度和彩色图像的算法的基本实现。

高达1M的数据接收和曲线绘制能力，非常简单明了的协议，方便嵌入式软件的调试以及信号数据的分析等等。嵌入式硬件或者从设备通过串口转USB工具将数据通过固定的形式上发给电脑，软件根据就收的数据实时绘制曲线图，可以同时绘制多达20条曲线。

matlab开发-sawcorrelator过滤器模拟工具。SAW滤波器和SAW相关器仿真工具。

powerbi-visuals-gantt 甘特图是一种条形图，用于说明项目时间表或进度表。 甘特图图表显示了项目的任务，开始日期，持续时间，完成百分比和资源。 甘特图图表可用于使用百分比完成阴影和垂直的“今天”线来显示当前计划状态。 图例可用于根据数据值对任务进行分组或过滤。 概述 甘特图是一种条形图，用于说明带有时间轴的时间表。 将甘特图和其他有洞察力的图表一起放在交互式画布中时，您可以采用全新的方式来管理项目。 在Power BI中，视觉效果彼此交互，您可以从不同的角度查看资源分配，任务完成，剩余任务，并牢牢把握未来。 甘特图是项目管理产品组合中不可或缺的一部分。 项目经理和执行人员喜欢甘特图，因为它们以非常有效的概览方式直观地显示了项目的总体时间表，当前状态和进度（或缺少）以及任务的详细分配。 使用此自定义视图，您可以指定任务，开始日期，持续时间和完成百分比，以将其呈现为甘特图。

一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

协同过滤算法对目标用户产生推荐： 收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

(1)旅游景点介绍：实现各个景点的相关介绍，文字描述和图片展示，景点附近酒店信息，旅游路线信息的介绍，更直观的显示数据，而且会收集整理景点最新信息，定期更新到网站，信息方便游客参考。 (2)信息查询功能：通过分类查询或是关键字来查询用户需要的景点相关信息，例如景点路线，附近食宿、当地的相关信息等。 (3)会员管理功能：会员管理最主要的优点是为企业培养众多的忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场,提高企业的竞争力。会员管理还能够促进企业与顾客双向交流，顾客成为会员后，享有优惠券发放。 (4)文章攻略功能：旅行社针对旅游景点、线路、目的地等一些特色景点进行文字介绍、传递旅游信息、出游经验等信息给网站访客，通过内容进行营销推广，在线扩展客户，促进网站销量。 (5)留言版模块：游者们相互交流经验分享心得的平台，也是网站相关工作人员回答游客疑问的平台，游客可以在平台上提出网站的不足之处，以及对商家的不满与怨言，进行个人评价。 (6)建议模块：如果游客在旅游过程中，与导游发生冲突，可以在该网站上投诉该导游，网站工作人员进行核实，如确实存在，会进行相应的处理。

该函数对金融时间序列的相关矩阵进行特征分解，过滤掉市场模式分量和噪声分量，只留下相关矩阵中与原始时间序列集合中的细观结构相对应的分量。 该函数旨在与社区检测算法（例如 Louvain 方法）结合使用，以允许在基于时间序列的网络上进行社区检测