有一座金字塔，金字塔的每块石头上都镶有对应的钻石，，不同的钻石有着不同的价值。
现在从金字塔的顶端向金字塔的底端收集钻石，并且尽可能收集价值高的钻石，但是只能从一块砖斜向左下或斜向右下走到另一块砖上找到一个收集最高价值钻石的路线，并且告知可能收集的最大价值。
紧缩包中含有代码.cpp，文档，可执行文件exe
现在从金字塔的顶端向金字塔的底端收集钻石，并且尽可能收集价值高的钻石，但是只能从一块砖斜向左下或斜向右下走到另一块砖上找到一个收集最高价值钻石的路线，并且告知可能收集的最大价值。
紧缩包中含有代码.cpp，文档，可执行文件exe
2017/6/27 18:41:35
534KB
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共附带了5个m文件，其中pyr_reduce.m和pyr_expand.m分别实现了一次滤波+降采样和滤波+升采样操作；
genPyr.m调用这两者，实现高斯和拉普拉斯金字塔的生成；
pyrReconstruct.m则实现了由金字塔进行图像重构的操作。
最初，pyrBlend.m进行了图像融合的实验。
还有三张试验图片
genPyr.m调用这两者，实现高斯和拉普拉斯金字塔的生成；
pyrReconstruct.m则实现了由金字塔进行图像重构的操作。
最初，pyrBlend.m进行了图像融合的实验。
还有三张试验图片
2022/9/3 13:08:49
36KB
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本资源包括简单的图像融合方法，基于Laplace金字塔的图像融合方法，基于小波变换的图像融合方法，最初还有三种方法的对比，很适合学习
2022/9/3 7:29:29
87KB
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OpenCV理想高斯金字塔的源码，非常经典的SIFT算法OpenCV理想高斯金字塔的源码，非常经典的SIFT算法
2017/6/20 6:37:14
9.66MB
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针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。
该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。
编码端使用ResNet50网络结构；
在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的功能；
此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。
在NYUDv2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。
该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。
编码端使用ResNet50网络结构；
在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的功能；
此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。
在NYUDv2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。
2016/7/24 4:46:08
1.26MB
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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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