[其它] 香草天气应用-源码

说明：香草天气应用
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[其它] 基于频域分析和显着区域检测的遥感图像兴趣区域提取

说明：用于检测遥感图像中视觉上显着区域或目标的传统方法是不准确的，并且在计算上过于复杂。 在这封信中，提出了一种基于频域分析和显着区域检测（FDA-SRD）的快速，有效的感兴趣区域提取方法。 首先，使用HSI变换对从RGB空间到HSI空间的遥感图像进行预处理。 其次，采用基于四元数傅里叶变换的频域分析策略快速生成显着图。 最后，通过基于高斯金字塔的自适应阈值分割算法描述显着区域。 与现有模型相比，新算法的计算效率更高，并且提供了更直观的检测结果。
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[其它] arc_ecto：与Arc和Ecto的集成-源码

说明：弧线 Arc.Ecto提供了与和Ecto的集成。 安装 将最新的稳定版本添加到您的mix.exs文件中： defp deps do [ { :arc_ecto , " ~> 0.11.3 " } ] end 然后在您的外壳中运行mix deps.get来获取依赖项。 用法 添加Arc.Ecto.Definition use Arc.Ecto.Definition宏在Arc定义的顶部添加第二个。 defmodule MyApp . Avatar do use Ar
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[其它] 上下文：静态检查的字符串插值-源码

说明：语境 上下文使编写类型安全的，经过静态检查的内插字符串变得很简单。 Contextual是一个Scala库，它允许您定义自己的字符串插值器-插值字符串文字的前缀，例如url"https://propensive.com/" ，它确定应如何在编译时检查它们并在运行时对其进行解释，从而编写非常普通的字符串没有用户定义的宏的用户代码。 特征 用户定义的字符串插值器 在无效值（例如url"htpt://example.com"上引入编译时失败 可以在字符串的文字部分上定义编译时行为 可以在字符串的文字部
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[其它] notes：记录学习笔记-源码

说明：个人博客 链接 个人站点： : CSDN站点（已停更） 网站使用 搜寻 ： Alt+P 关闭Esc 小工具 展开Alt+J 接着点击对应数字 文章组织结构 主要以不同知识领域为一个分类，每个分类下或许有个XXX Core.md记录一些基本但有条理的知识点。而Other/零碎知识.md记录所有分类琐碎的知识点，若量够多，能串成一条逻辑时，则迁移至对应分类下。 学习计划 码头工人 官方文档阅读 知识整理 swarm容器编排学习 Kubernetes 简单了解 概念深刻 完善Java高并发
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[其它] vue-typescript-cookbook：揭开Vue + TypeScript神秘面纱的食谱-源码

说明：Vue + Typescr ipt食谱 如果您像我一样，那么您很忙，如果工具给您带来麻烦，您将没有太多时间与工具抗争-您只想编写代码并完成工作即可！ 我遇到了很多学习Vue + TS的障碍，在克服了最近的最后一个障碍之后，我决定创建此菜谱，以帮助那些可能对如何使用Vue + TS立足的人有疑问的人。 注意：本手册假定您具有Typescr ipt的基本知识。 目录 最初设定 使用新的vue-cli 3.x可以轻松进行设置。 只需创建一个新项目： $ vue create myapp 出现提示时
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[其它] docker-pintos-m1：为在GB126016 OS 2020 Fall，ZJUT中的macOS上轻松开发pintos-源码

说明：用于Pintos开发的Docker映像 此图片中有什么 铛 海湾合作委员会 py gdb ... 如何使用 只是简单的命令 docker-compose up 或在Docker Hub中使用我的图像
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[其它] 高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测

说明：传统高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测方法通常要利用先验知识库对整幅影像进行全局分析与搜索,具有很高计算复杂度。从人眼视觉特性出发,提出一种新的高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测算法。基于视觉关注模型对高分辨率遥感影像进行空间降维,确定视觉关注焦点;根据关注焦点位置在原始遥感影像中描述出相应的感兴趣区域。实验结果表明,新方法不仅具有较低计算复杂度,而且有效避免了影像分割、特征检测等计算复杂度较高的全图搜索方法,提高了高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测效率。
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[其它] 可视化模型-源码

说明：可视化模型
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[其它] RikVoorhaar.github.io-源码

说明：我的网站 这是带有我的网站源代码的github存储库，位于：
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[其它] 国际泳联表现摘要-源码

说明：国际泳联表现摘要
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[其它] 数据人看Feed流-架构实践

说明：Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。我们常见的Feed流场景有：1手淘，微淘提供给消费者的首页商品信息，用户关注店铺的新消息等2微信朋友圈，及时获取朋友分享的信息3微博，粉丝获取关注明星、大V的信息4头条，用户获取系统推荐的新闻、评论、八卦关于Feed流的架构设计，包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考、设计和实践。本人是大数据方向出身的技术人，所在的团队参与了阿里手淘、微淘Feed流的存储层相关服务，我们的HBase/Lindorm数据存储产品
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