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Otsu_最大类间方差法,包含c和matlab版的程序和相关算法的文章,对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
Otsu_最大类间方差法,包含c和matlab版的程序和相关算法的文章,对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
所属分类:
其它
发布日期:2009-06-02
文件大小:1mb
提供者:
flora_998
图像处理 一种自适应的商标图像分层检索算法
一种自适应的商标图像分层检索算法 很好的东西,和大家分享。。
所属分类:
其它
发布日期:2010-01-28
文件大小:1mb
提供者:
weiguopan
MATLAB的基础知识很适应于初学者
MATLAB的基础知识很适应于初学者,希望对大家有所帮助!
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-26
文件大小:98kb
提供者:
wn2029
经常适应的opengl
现在Windows系统的主流编译环境有Visual Studio,Broland C++ Builder,Dev-C++等,它们都是支持OpenGL的。但这里我们选择VC++ 6.0作为学习OpenGL的环境。
所属分类:
C++
发布日期:2010-11-23
文件大小:43kb
提供者:
zhonghuiyingwu
分享一款很好的响应式网站模板
一款很好的响应式网站demo,能够在手机上很好的显示,带来一定的思路
所属分类:
HTML5
发布日期:2013-11-18
文件大小:619kb
提供者:
xiaoji94shen
安卓解决屏幕自适应的两种方法及.9png切图法
.9png切图教程,简单明了.对于ps不是很精通的安卓开发人员解决头疼的布局问题
所属分类:
Android
发布日期:2014-07-29
文件大小:339kb
提供者:
cf520nyf
一套很大气的企业集团官网站(自适应手机端)
一套很大气的官方网站源码,非常非常喜欢,在hu站上花了200多块钱买的,希望大家能喜欢,下载后直接安装在服务器里就好了,后台也是比较简单的,搭建好了。有问题的话可以给我留言,我可以一一解答
所属分类:
PHP
发布日期:2020-02-28
文件大小:45mb
提供者:
weixin_44388978
css自适应宽度 多种方法实现宽度自适应的水平居中
宽度自适应达到水平居中在网页制作中很常见而且很实用,本文整理搜集了一些实用的自适应宽度的水平居中技巧,感兴趣前端工程师们可以借鉴一下,或许对你有所帮助
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-25
文件大小:49kb
提供者:
weixin_38554186
一个手机自适应的网页效果解决显示页面很小的问题
主要介绍了一个手机自适应的网页效果解决显示页面很小的问题,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-28
文件大小:28kb
提供者:
weixin_38654855
基于layui轮播图满屏是高度自适应的解决方法
今天小编就为大家分享一篇基于layui轮播图满屏是高度自适应的解决方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:38kb
提供者:
weixin_38640072
解决layui-table单元格设置为百分比在ie8下不能自适应的问题
今天小编就为大家分享一篇解决layui-table单元格设置为百分比在ie8下不能自适应的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:33kb
提供者:
weixin_38694529
JS实现很实用的对联广告代码(可自适应高度)
主要介绍了JS实现很实用的对联广告代码,可实现固定相对位置悬浮展示及跟随屏幕上下滑动等功能,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-23
文件大小:34kb
提供者:
weixin_38717143
一个手机自适应的网页效果解决显示页面很小的问题
工作需要,要做一个手机自适应的网页效果,终于搞定,先分享并记录! 其实主要就是改掉HTML页面声明: 在网页中加入以下代码,就可以正常显示了: 复制代码代码如下: 解释: width – viewport的宽度 height – viewport的高度 initial-scale – 初始的缩放比例 minimum-sc
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-04
文件大小:27kb
提供者:
weixin_38537684
Android 软键盘出现不适应的解决办法总结
Android 软键盘出现不适应的解决办法总结 前言: 很多写登录界面的开发者都会遇到一个问题:那就是在登录界面时,当你点击输入框时,下边的按钮有时会被输入框挡住,这个不利于用户的体验,所以很多人希望软键盘弹出时,也能把按钮挤上去。很多开发者想要监听键盘的状态,这无疑是一个很麻烦的做法。 我们可以在AndroidManifest.xml的Activity设置属性:Android:windowSoftInputMode = “adjustResize” ,软键盘弹出时,要对主
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-05
文件大小:68kb
提供者:
weixin_38705530
很棒的转移学习:最佳的转移学习和领域适应资源(论文,教程,数据集等)-源码
优秀的转学 一般而言,有关转移学习,领域适应和领域到领域翻译的杰出论文列表和很棒的资源! 您将注意到,该列表当前主要集中在域适应(DA)和域到域转换,但是请毫不犹豫地建议其他学习转移领域的资源。 注意:此列表不再处于主动维护状态,但是我仍然接受请求请求,因此,如果您想使用更新的资源做出贡献,请不要犹豫 目录 教程和博客 文件 论文按主题排序,每个主题内按发布日期排序(arXiv论文的提交日期)。 如果在论文中为网络或算法指定了名称,则该名称应以粗体写在论文名称之前。 调查 (2009年) (
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-21
文件大小:8kb
提供者:
weixin_42125867
DefRec_and_PCM:点云上域自适应的自我监督学习-源码
在点云上进行域自适应的自我监督学习 介绍 自我监督学习(SSL)可以从未标记的数据中学习有用的表示形式,并已有效地应用于图像的域自适应(DA)。 尚不知道是否以及如何利用它来进行3D感知领域的适应。 在这里,我们描述了对点云上的DA的SSL的首次研究。 我们引入了一个新的借口任务系列,即“变形重构”,该变形任务是由模拟到真实转换中遇到的变形所激发的。 关键思想是使输入形状的区域变形并使用神经网络对其进行重构。 我们设计了三种类型的形状变形方法:(1)基于体积:基于输入空间中的接近度的形状变形;
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-12
文件大小:815kb
提供者:
weixin_42109545
一种自适应的自动聚焦算法
自动聚焦是图像测量和计算机视觉中的重要技术。研究发现,以前的一些自动聚焦算法,在没有噪声的影响下,效果较好,但一旦有噪声的影响,算法可能会失效,因此,提出了一种自适应的自动聚焦方法。首先通过一个基于局部小窗口的自适应门限将边缘像素和非边缘像素区别开来,然后再加上一个全局门限来进一步滤除噪声的影响,最后用一些自动聚焦算法来计算经过自适应处理后的图像,画出它们的聚焦曲线。经过大量的实验,结果表明,该算法不仅具有单峰性强,无偏性好,灵敏度高等特点,而且还具有很好的抗噪声性能。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-11
文件大小:795kb
提供者:
weixin_38576561
基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪
针对复杂场景下单一颜色特征稳健性差、存在类目标干扰及目标尺度变化的问题, 提出了一种基于特征融合和尺度自适应的干扰感知目标跟踪方法。首先, 综合目标、邻域背景、类似干扰区域的三原色(RGB)特征和改进的方向梯度直方图(HOG)特征计算得到干扰感知目标模型; 在搜索区域内逐像素点计算目标概率图, 然后进行密集采样得到候选目标, 利用目标概率图的概率值与距离值进行加权, 同时定位目标和类似干扰, 并更新目标模型; 采用RGB直方图建立尺度模型, 从当前帧图像上截取不同尺度的图像块并计算其RGB直方图
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-07
文件大小:12mb
提供者:
weixin_38611388
react-atomic-design::microscope:使用一些很酷的方法通过原子设计方法制作样板-源码
React原子设计 这是Atomic Design方法的样板,其中使用了一些很酷的东西,例如Storybook,Flow和CSS Modules。 随时进行测试,更改并适应一切。 什么是原子设计? 在设计界广为人知,Atomic Design帮助构建一致,可靠和可重用的设计系统。 另外,在React,Vue和刺激组件化的框架的世界中,Atomic Design被无意识地使用。 但是如果正确使用它,它将成为开发人员的强大盟友。 原子设计这个名字源于将原子,分子,生物,模板和页面中的成分分开的想
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:95kb
提供者:
weixin_42104906
有限训练样本下基于深度领域自适应的机器人物体抓取
近年来基于学习的机器人抓取方法正在吸引越来越多研究人员的注意。对于在训练集里出现的物体,这些方法一般能够取得较好的结果,但对于没有出现在训练集里的新物体,抓取性能则会下降。通常情况下从源域(source domain)我们可以获取大量有标注的物体,但对于分布在目标域(target domain)的待抓取物体,我们只有很少的样本。受此启发,我们引入深度领域自适应(deep domain adaptation)的方法将在源域学到的抓取知识迁移到目标域。具体来说,我们先学习一个预测物体抓取角度的神经网
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-26
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38517122
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