用函数IDINPUT生成随机高斯信号，随机二元序列信号，伪随机二元序列信号和组合正弦信号。
2024/8/8 10:09:32
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本代码建立高斯混合模型(高斯多模型)(GMM)，将其用于计算机视觉领域的视频目标检测视频监控运动检测运动目标检测视频目标跟踪等相关应用中。
2024/8/8 10:54:46
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使用MATLAB对一幅图像添加椒盐噪声或者高斯噪声。
不调用现成函数，只用到rand产生随机数。
代码非常精简，使用方便，适合新手参考。
核心代码如下：%***添加椒盐噪声***K1=0.2;%多少被污染K2=0.5;%胡椒噪声比例I1=rand(m,n)＜K1;I2=rand(m,n)＜K2;Image(I1&I2)=0;Image(I1&~I2)=255;%***添加高斯噪声:Box-Muller方法***AVG=0;%平均值STD=0.05;%标准差U1=rand(m,n);U2=rand(m,n);X=STD*sqrt(-2*log(U1)).*cos(2*pi*U2)+AVG;Image=double(Image)/255+X;Image=uint8(255*Image);
不调用现成函数，只用到rand产生随机数。
代码非常精简，使用方便，适合新手参考。
核心代码如下：%***添加椒盐噪声***K1=0.2;%多少被污染K2=0.5;%胡椒噪声比例I1=rand(m,n)＜K1;I2=rand(m,n)＜K2;Image(I1&I2)=0;Image(I1&~I2)=255;%***添加高斯噪声:Box-Muller方法***AVG=0;%平均值STD=0.05;%标准差U1=rand(m,n);U2=rand(m,n);X=STD*sqrt(-2*log(U1)).*cos(2*pi*U2)+AVG;Image=double(Image)/255+X;Image=uint8(255*Image);
2024/7/28 22:18:07
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UnityEngine中纹理修改的完整解决方案，使用GPU加速插件可为编辑器和运行时提供超快的纹理调整。
支持的调整：•色调/饱和度/亮度•亮度/对比度•色阶•模糊高斯/方向/颗粒•边缘填充•噪声•像素化•锐化•色彩空间•灰度•阈值•LUT•颜色叠加•颜色替换•水印•渐变斜坡•通道导入/交换/反转•图像翻转/耕作/偏移/旋转•按Alpha，颜色和自定义矩形裁剪•渐变生成器（线性，径向，菱形，角度）
支持的调整：•色调/饱和度/亮度•亮度/对比度•色阶•模糊高斯/方向/颗粒•边缘填充•噪声•像素化•锐化•色彩空间•灰度•阈值•LUT•颜色叠加•颜色替换•水印•渐变斜坡•通道导入/交换/反转•图像翻转/耕作/偏移/旋转•按Alpha，颜色和自定义矩形裁剪•渐变生成器（线性，径向，菱形，角度）
2024/7/24 0:36:01
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创建你的第一个贝叶斯网络手工创建一个模型从一个文件加载一个模型使用GUI创建一个模型推断处理边缘分布处理联合分布虚拟证据最或然率解释条件概率分布列表（多项式）节点Noisy-or节点其它（噪音）确定性节点Softmax（多项式分对数）节点神经网络节点根节点高斯节点广义线性模型节点分类/回归树节点其它连续分布CPD类型摘要模型举例高斯混合模型PCA、ICA等专家系统的混合专家系统的分等级混合QMR条件高斯模型其它混合模型参数学习从一个文件里加载数据从完整的数据中进行最大似然参数估计先验参数从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法）参数类型结构学习穷举搜索K2算法爬山算法MCMC主动学习结构上的EM算法肉眼观察学习好的图形结构基于约束的方法推断函数联合树消元法全局推断方法快速打分置信传播采样（蒙特卡洛法）推断函数摘要影响图/制定决策DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等
2024/7/22 14:49:25
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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