QD-IMD：快速绘制不规则蒙版数据集 是一项重要的计算机视觉任务，其目标是还原图像的蒙版部分。 例如，修复可以帮助从照片中删除不需要的东西，例如路过的旁观者或前搭档。 许多最近的方法集中于通常被假定为图像中心的矩形Kong。 这些限制绝对是不切实际的，因为我们经常需要擦除不规则形式的内容。 这就是为什么我们需要带有不规则形式的掩码的数据集的原因。 刘桂林等。 在他们提出了这样的数据集，其中不规则图案的来源是视频的两个连续帧之间的遮挡/遮挡遮罩估计方法的结果。 Paper在修复中显示出良好的效果，但是我们认为它们的数据集存在一些缺点： 产生这样的面具没有什么“人”的 口罩通常由于边缘附近的粗糙作物而具有锋利的边缘 它不是公开的（尽管作者声称，他们将要发布它） NVidia不规则蒙版数据集 ： 我们的不规则蒙版数据集（QD-IMD）： 我们决定解决这些问题并生成QD-IMD （快速

本课程实验主要包括Windows NDIS 中间层驱动程序的编译调与设计开发方法的验证，同时强调基于NDIS中间层驱动的综合设计与应用。实验内容采用循序渐进的方式，从Windows网络驱动开发环境配置入手，逐步讲解、实践NDIS中间层驱动编程所需设计的基本概念、流程和方法技巧，最后通过一个综合性设计实验，来进行基于中间层驱动编程的综合应用练习。 主要实验内容包括：  实验1：Windows网络驱动开发环境配置与验证  实验2：NDIS中间层驱动范例PASSTHRU基础实验  实验3：IRQL、Kernel Thread、Spin Lock与中间层驱动  实验4：NDIS中间层驱动中IP、MAC地址的获取与存放  实验5：基于NDIS中间层驱动的报文捕获、重组与再发送  实验6：基于NDIS中间层驱动的系统ARP报文截获与伪装  实验7：定时器在NDIS中间层驱动报文重发控制中的应用  实验8：工作于NDIS 中间层驱动的ARP功能模块设计

非线性失真测量受激励信号的频谱成分影响非常大。单音谐波失真测量常常受到批评的原因是因为其信号成份过于简单，与现实生活中的音乐或语音相差太远。双音或多音信号包含两个或两个以上的频率成份，因而更接近现实生活中的信号。当用双音或多音信号激励一个非线性系统时，除谐波失真外，还会出现互调失真。目前有多种互调失真测量方法，包括双音互调失真（SMPTE IMD， DIN IMD、CCIF2 IMD、CCIF3 IMD）、多音失真（总失真及噪声TD+N）和动态互调失真（DIM30、DIM100）等。本文介绍了在各种互调失真测试中如何正确配置各种测试参数以得到最准确的测试结果，还分析了量化噪声、采样频率和激励信号的合成频率对测试准确度的影响。

Gizmo 是一个 InMemoryDatabase。 它与 ANSI SQL/92 兼容，即 DML 和 DDL 语句。 它由三部分组成。 * 一个 SQL 引擎 * 一个 SQL 服务器 * 一个 SQL 客户端

详细 通俗的介绍NDIS中间层驱动 过滤驱动开发过程中遇到的问题入解决办法