视频图matlab代码fisher_vector_aggregation_3d 用于3D对象检索的有效Fisher向量聚合 由Jean-Baptiste Boin与AndréAraujo，Lamberto Ballan和Bernd Girod合作 斯坦福大学图像，视频和多媒体系统小组 该存储库包含用于工作的代码：JB Boin，A。Araujo，L。Ballan和B. Girod。 Proc。中的“用于3D对象检索的有效Fisher矢量聚合”。 ICASSP，2017年。用于此工作的数据集是“雕塑”数据集。 我们还提供了可在其他数据集上运行的脚本。 对于该数据集，摄像机的姿势已经为人所知，因此“姿势”聚合方法不需要“从运动构造”步骤。 安装先决条件 先决条件： 图像魔术 该项目所依赖的其他项目的依存关系（，） 第1步：克隆存储库。 $ git clone https://github.com/jbboin/fisher_vector_aggregation_3d.git 第2步：我们用于Fisher向量框架的实现是基于Araujo等人的实现的，其中进行了一些小的修改。 我们包含了一个构

matlab代码影响spl_aggregation_sampling_dsgs 此存储库包含与字母“ Samuel Rey，Fernando J. Iglesias，Cristobal Cabrera和Antonio G. Marques编写的，字母“从连续局部聚合的扩散稀疏图信号的采样和重构”有关的所有代码，并已提交给IEEE信号处理信件。 该存储库中包含的某些实验使用的是最初在[1]中生成的真实数据，因此我们要在此先感谢他们。 我们已加载并处理了这些数据，以便在可能时使用扩散的稀疏模型来表达它们。 储存库组织 该存储库的组织方式如下： 数据集：在图1.b所示的实验中使用的处理后的数据集，它使用了真实数据。 dataset_additional ：其他有用的数据集。 它将以从，从该存储库中提供的代码读取原始数据集的原始数据集以及MATLAB格式的完整数据集以及已处理的数据集的其他变体（已在实验中进行测试）中获取的原始数据集形式包含MATLAB格式的完整数据集。 工具：包括用于读取和处理原始数据集并检查是否接受分散的稀疏表示的不同脚本和函数。 utils ：包含主要脚本check_no

负荷预测数学代码可信度在线概率预测汇总（APFC） 该存储库包含用于信心十足的在线概率预测在线汇总的代码。 我们使用本文中描述的实现细节。 方法的实现 文件夹“ synthetic_data_exp”和“ real_data_exp”包含执行概率预测在线汇总方法所需的Matlab代码脚本。 数据 我们使用GEFCom2014全球能源预测竞赛2014数据集中使用的可公开获得的数据集（Load treck）。 我们将数据保存在.mat文件中，该文件包含具有以下字段的结构： 每小时加载时间序列 温度时间序列 测量负载的日期和小时或时间戳 同步日历参数表（季节，星期几，一天中的某部分）

apiserver-builder-alpha 除非绝对需要apiserver-aggregation，否则建议您使用而不是apiserver-builder来构建Kubernetes API。 Kubebuilder使用CRD构建API，并解决了apiserver-builder的局限性和反馈。 Apiserver Builder是使用Kubernetes apiserver聚合来构建本机Kubernetes扩展的库和工具的集合。 聚合的apiserver使您能够自定义apiserver，以执行CR [D]无法实现的以下操作： 使您的apiserver采用不同的存储API而不是ETCDv3 将长期运行的子资源/端点（例如websocket）扩展为您自己的资源 将apiserver与其他任何外部系统集成 动机 附加组件apiserver是Kubernetes的扩展点，允许在用于构建核心Kubernetes API的同一api机器上开发功能齐全的Kubernetes API，但具有与Kubernetes项目分开分发和安装的灵活性。 这允许在Kubernetes存储库之外开发API

按地区浏览世界幸福报告 对你来说幸福是什么？ 联合国成员国通过其2012年启动的可持续发展解决方案网络（SDSN），已开始量化世界各国的幸福感，以期收集有助于实现可持续发展目标的信息（ SDGs）。 这个过程被称为《世界幸福报告》，在可预见的将来，每年都会有一份新报告提交。 对于联合国来说，量化幸福感涉及测量和汇总6个解释性因素。 这些因素的总和称为“幸福分数”。 联合国已同意的6个解释性因素是： 人均国内生产总值 社会支持 健康预期寿命 自由选择生活 慷慨大方 腐败感。 联合国之所以选择这些因素，是因为最新的研究表明，这6个因素可以最准确地解释各国在生命评估方面的差异。 这六个因素并不是要被解释为特定的因果关系，而是要被理解为与一个国家的幸福和福祉相关的事实。 在新兴的幸福与幸福科学中，它们被视为值得信赖的指标。 （《 2019年世界幸福报告》常见问题解答） 目标： 我想知道

语义分割经典论文翻译1：DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation(DFANet翻译)-附件资源

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Prometheus MongoDB查询导出器 用于MongoDB聚合查询导出器。 特征 支持量规指标 推和推（仅MongoDB> = 3.6支持推） 支持多个MongoDB服务器 Golang的公共API 公制缓存支持 请注意，这并不是要替代来检测MongoDB内部。 此应用程序根据所需查询（聚合）以prometheus格式导出​​自定义MongoDB指标。 测试版通知 该软件当前是beta版，在发布稳定版本之前，API /配置可能会在没有通知的情况下中断。 安装 获取Prometheus MongoDB聚合查询导出器（以或打包为 。 舵图 对于kubernetes用户，MongoDB查询导出器有一个正式的Helm图表。 请在阅读安装说明。 用法 $ mongodb_query_exporter 使用-help标志可获取帮助信息。 如果您使用MongoDB Authoriza

扩散限制凝聚代码，C++，Visual Studio 2019，基于https://github.com/BrutPitt/DLAf-optimized，添加了一个基于OpenCV的图片输出。

A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching 作者关于核心算法做的PPT