由于目前大多数交互式Graph-Cut分割算法很难达到精确分割且实时交互的效果.对此,提出一种基于局部颜色模型的改进算法.该算法利用Mean-Shift预分割,建立基于局部颜色模型的交互式分割框架,并将像素级的Graph-Cut算法转化为基于区域的算法进行快速求解.预分割之后的区域保持了原有图像的结构,不只提高了采用局部颜色模型估计分布的准确性,而且基于区域Graph-Cut的算法明显降低了计算的复杂度.实验结果表明,改进后的算法不只保证了分割的精确性,而且还达到了实时交互.
2017/11/5 4:27:31
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labelme标注数据集到COCO格局数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练
2020/1/1 23:06:47
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AnyCAD是一款强大的图形界面平台，代码开源，提供了强大的二维，三维，仿真的编程函数和类库，可开发基于各类结构的三维图形转化软件，支持，step，x_t,igs,等大多数三维数据格式。
2019/10/5 10:50:36
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支持向量机（supportvectormachine,SVM）是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
2018/9/1 10:39:25
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本工具用来实现在谷歌地球中生成运动的轨迹的制造工具，将纬经高信息的.csv文件转化为.kml文件，进而在谷歌地球中显示运动轨迹
2018/6/19 21:46:20
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代码中完成了两个用于颜色转化的论文1.《ColorTransferBetweenImages》对应类HistogramCT.h2.《ColorTransferBasedonNormalizedCumulativeHueHistograms》对应类HistogramCT.h
2021/1/9 21:15:50
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针对一般广义时变系统，采用广义Lyapunov不等式和受限等价变换的分析方法，提出了一般广义时变系统容许性和二次容许性的概念，建立了一般广义时变系统的Lyapunov不等式。
将一般广义时变系统容许性问题转化为求解Lyapunov不等式问题。
获得了该类系统容许和二次容许的充要条件，所得结论是广义系统容许性研究成果向一般广义时变系统的自然推广。
最初，通过数值算例验证了所得结论的有效性。
将一般广义时变系统容许性问题转化为求解Lyapunov不等式问题。
获得了该类系统容许和二次容许的充要条件，所得结论是广义系统容许性研究成果向一般广义时变系统的自然推广。
最初，通过数值算例验证了所得结论的有效性。
2017/9/19 4:33:02
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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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