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[其它] 一种基于偏最小二乘法的室外光照估计算法

说明：针对固定视点下的室外场景在线视频光照求解问题,提出一种基于偏最小二乘室外场景实时光照估计算法.在离线阶段提取场景中对光照变化较为敏感的区域,并将这些区域像素值的均值与方差的无偏估计作为场景图像的统计参数,再利用偏最小二乘回归分析建立场景的光照参数与图像统计参数之间的模型；在在线阶段使用所建立的模型实时估计视频每一帧的光照条件.实验结果表明,使用该算法所求解的光照参数对虚拟物体进行绘制并将其融入视频中后,合成场景真实感很强.
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[其它] 测试-源码

说明：测试
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[其它] BugAI：基于AI的错误预测的深度学习模型（长期短期记忆（LSTM），递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN））-源码

说明：布加深度学习模型（长期短期记忆（LSTM），递归神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN））用于基于AI的错误预测。此外，还使用了其他机器学习模型，例如SVM，oneClassClassifier，isolationForest。
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[其它] 快乐的露营者-源码

说明：快乐的露营者
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[其它] kccandonk.github.io-源码

说明：kccandonk.github.io
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[其它] 寒鸦-源码

说明：寒鸦 Jackdaw是一个Common Lisp框架，用于定义具有确定性约束的离散动态贝叶斯网络，其方式涉及编写很少的代码。第三章介绍了该框架的基础形式。 Jackdaw受Marcus Pearce的的启发。寒鸦中包含的序列模型概率分布利用了IDyOM对PPM算法的实现。使用范例下面的代码示例定义了第五章中介绍的电表感知模型的完整功能实现。该模型紧密基于描述的模型。 (ql:require #:jackdaw ) (cl:in-package #:jackdaw ) (defmo
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[其它] hol_staging_script：GTS训练营HOL的登台脚本-源码

说明：该脚本支持为暂存HPoC群集。它可以自动执行大多数。获得HPoC Foundation之后，您可以在大约半小时内获得“平静”按钮！目录如何作坊请查看“如何参加工作坊”以获取最新说明可用的工作坊冷静介绍研讨会（AOS / AHV 5.5+） Citrix Desktop on AHV Workshop（AOS / AHV 5.6）请参阅顶部的WORKSHOPS列表。 HPoC群集保留使用以下命令在进行新的预订： AOS + Hypervisor：上面指定的适用于您的研讨会的
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[其它] 网络驱动的低复杂度的无线多视点视频系统编码

说明：网络驱动的低复杂度的无线多视点视频系统编码
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[其它] 京东-源码

说明：特别声明：请不要叉！请不要叉！请不要叉！特别声明：本仓库发布的MyActions项目中涉及的任何解锁和解密分析脚本，仅用于测试和学习研究，禁止用于商业用途，不能保证其合法性，准确，可行和有效，请根据情况自行判断。本项目内所有资源文件，禁止任何公众号，自媒体进行任何形式的转载，发布。 shuye72对任何脚本问题概不负责，包括但不限于由任何脚本错误导致的任何损失或损害。间接使用脚本的任何用户，包括但不限于建立VPS或在某些行为上违反国家/地区法律或相关法规的情况下进行传播，shuye72
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