逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法
2024/6/2 18:53:45
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显著性检测经典论文：Context-AwareSaliencyDetection自己编写的matlab代码实现，包扩所有函数
2024/4/24 0:26:37
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此文件包括三个关于图像显著性的代码，每个模型单独成一个文件夹，并用其模型名称命名，三个模型分别是ITTi模型、GBVS模型和SR模型，这三个模型都是使用MATLAB实现的，下载后可以直接使用MATLAB运行，另文件附有一个链接。
2024/2/9 20:33:08
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[亲测可用]Matlab版的显著性检测算法评价指标实现代码,包括AUC_Borji,AUC_Judd,AUC_shuffled(sAUC),CC,EDM,KLDiv,NSS,Similarity.全部都是亲测可用,我自己发表的论文也基本上用这些来计算性能.
2024/2/1 16:01:29
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程明明老师Globalcontrastbasedsalientregiondetection的HC部分的matlab实现，测试很快，好用。
文件很全，包括HC.m，RGB2lab.m,lab2RGB.m,作者的源代码也放了进去。
文件很全，包括HC.m，RGB2lab.m,lab2RGB.m,作者的源代码也放了进去。
2023/12/19 16:23:44
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显著性检测数据集SOD和SED2，其中包含SOD300张原始图片及GT标注图和SED2100张原始图片及GT标注图
2023/12/13 14:46:45
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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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