[其它] 基于背景字典的运动物体检测

说明：由于图像像素是一个接一个地处理的，因此高斯混合模型（GMM）及其改进的模型容易受到噪声的影响，并且具有很高的复杂度。 为了克服这些缺点，提出了一种基于背景字典的运动目标检测算法。 该过程介绍如下。 首先，将每个帧图像均等地划分为几个图像片段，并且每个片段都是背景或运动对象。 然后，为每个片段建立背景字典。 最后，通过计算图像片段和相应的背景字典之间的相似度来确定是背景图像还是运动对象的图像片段的状态。 此外，本文还提出了背景字典的更新规则。 结果表明，本文提出的算法可以减少噪声干扰，降低算法复杂
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[其它] DenseNetImageClassifyApp-源码

说明：DenseNetImageClassifyApp
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[其它] fullcontact-enrich-bot:使用完整的联系人api从Twitter句柄获取丰富的社交数据-源码

说明：FullContact Enrich API Bot 通过Twitter句柄从完全联系人v3 api获取丰富的社交数据 用法 克隆&& npm install 复制并重命名cp .env-sample .env 从获取API密钥，然后将其添加到.env FCKEY= 将Twitter句柄列表（1个或多个）获取到单个逗号deliminatd字符串中，并放入index.js中twitterHandlesToGrep 在excel中只有一列名称，请使用“数据”>“删除重复项” 有了新
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[其它] PersonalWebsite-源码

说明：个人网站 我的个人网站
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[其它] neovim-config:这是我完整的neovim配置-源码

说明：neovim-config 这是我完整的neovim配置。
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[其它] actions-crosspost-reddit-bot:一个简单的reddit机器人，可以交叉提交-源码

说明：动作交叉后reddit机器人 一个简单的reddit机器人，可以交叉提交
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[其它] TicTacToe-源码

说明：TicTacToe
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[其它] 具有邻域搜索和动态参数调整机制的随机吸引萤火虫算法

说明：Firefly算法（FA）是一种新的群体智能优化算法，在许多优化问题上均显示出有效的性能。 但是，在解决复杂的优化问题时，它可能会过早收敛。 在本文中，我们提出了一个新的FA变种NSRaFA，该变种使用随机吸引模型和三种邻域搜索策略来获得。勘探与开发能力之间的权衡
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[其它] mysite-源码

说明：我的网站
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[其它] curso-especialista-spring-rest-源码

说明：curso-especialista-spring-rest
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[其它] 交替搜索的自适应萤火虫算法

说明：萤火虫算法（FA）是一种基于种群的随机算法，其灵感来自萤火虫闪烁的行为。 尽管最近的一些研究表明，FA在许多优化问题上是有效的，但其性能在很大程度上受到其控制参数的影响。 在本文中，提出了一种新的FA，称为具有替代搜索的自适应FA（AFAas），以提高FA的性能。 本文的主要贡献包括两个方面：1）采用自适应策略动态调整控制参数； 2）采用替代搜索策略提高全局和局部搜索能力。 实验是对一组众所周知的基准函数进行的。 计算结果表明，与标准FA和一些最近发布的FA变体相比，我们的方法AFAas可以实现
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[其它] upptime:St Stijn Brysbaert的正常运行时间监控器和状态页面，由upptime提供支持-源码

说明：： :green_square: 所有系统均可运行 该存储库包含由支持的的开源正常运行时间监控器和状态页面。 借助 ，您可以拥有自己的无限和免费的正常运行时间监控器和状态页面，该页面完全由GitHub存储库提供支持。 我们将“用作事件报告，将“用作正常运行时间监视器，并将“用作状态页面。 网址 状态 历史 响应时间 正常运行时间 :green_square: 向上 1297毫秒 :green_square: 向上 408毫秒 :gr
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