介绍 这是Python封装，其中使用了2005年IEEE进化计算大会大型全局优化特别会议的测试套件的C ++实现。 笔记 如果要使用此代码的任何部分，请引用以下出版物： Suganthan，N。Hansen，JJ Liang，K。Deb，Y.-P. Chen，A。Auger和S. Tiwari，“ CEC 2005实参优化特别会议的问题定义和评估标准”，技术报告，新加坡南洋理工大学，2005年5月，以及KanGAL报告＃2005005，印度IIT坎普尔。 要求 GNU Make GNU G ++ Python 赛顿 测试环境 Debian GNU / Linux杰西/ sid GNU Make 3.81 g ++（Debian 4.7.3-4）4.7.3 Python 2.7和Python 3.2 numpy的1.8.1 cython 0.20.1 Travis-CI

这是外网大佬基于python开发的kinect V2相机SDK，非官方（Microsoft官方暂未提供Python的SDK）。 这个比较好用，建议直接下载这个到本地进行安装，不建议直接通过pip install pykinect2在线安装，那种安装存在不少版本问题，且需要修改PykinectV2.py的第一行为# -*- coding: utf8 -*-才能支持大部分环境中的运行。 这里的已经是我整理好的可以直接安装使用的，下载到本地后直接执行pip install +path(下载的资源的路径）即可。

py_omen 最初由RUB-SysSec开发的OMEN密码破解程序的Python表示。 原始的RUB-SysSec github存储库是： OMEN：订购的马尔可夫枚举器* *以下摘录自原始的OMEN Github页面： OMEN是用C语言编写的基于Markov模型的密码猜测器。它根据出现的概率生成候选密码，即，它首先输出最有可能的密码。 OMEN大大提高了现有建议的猜测速度。 如果您对OMEN如何改进现有基于Markov模型的密码猜测方法的细节感兴趣，请参阅。 用户指南 像原始的OMEN程序一样，此发行版由两个独立的python脚本createNG和enumNG 。 createNG根据给定的密码列表计算n-gram概率，并将其存储在规则集中供以后使用。 根据这些概率， enumNG枚举新密码，并首先创建最可能的密码猜测。 请注意，这些程序的某些命令行选项与原始OMEN程序略有

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matlab灰度出来代码 Colorization using Optimization(最优化上色) 介绍 ============ 彩色化灰度图是参考论文 在原网站给出了matlab版的代码，在目录matlab/origin中给出。同时在github上也找到了塔尔图大学的一个实现，在matlab/University of Tartu中。其中colorize.py为本人的在参考源码的基础上实现，并加入了一些自己的改进。 用法 ============ 准备一张原始的灰度图，图像需要以RGB(3通道)格式保存。 在原始图像上涂上任何颜色。可以使用任何喜欢的程序(例如:Photoshop,绘图)来生成涂鸦。确保不使用压缩，并且得到的涂鸦图片的RGB值与原始图像不同的只是彩色像素。(没太理解这部分) 程序读入两张图片，生成采用最优化上色得到的彩色图片。 改进 ============ 参考资料 ============ ORIGINAL ARTICLE READ ME ============ This package contains an implementation of the

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