SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition，关于用于一次性图像辨认的连体神经网络的论文，方便深入图像深度学习
2015/11/6 10:04:04
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ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)ThistutorialdemonstratestrainingasimpleConvolutionalNeuralNetwork(CNN)toclassifyCIFARimages.BecausethistutorialusestheKerasSequentialAPI,creatingandtrainingyourmodelwilltakejustafewlinesofcode.
2015/2/10 7:56:13
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
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VGG16isaconvolutionalneuralnetworkmodelproposedbyK.SimonyanandA.ZissermanfromtheUniversityofOxfordinthepaper“VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition”.Themodelachieves92.7%top-5testaccuracyinImageNet,whichisadatasetofover14millionimag
2017/6/11 23:16:37
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按照传统的扩展php的方法进行安装1.$signature=puzzle_fill_cvec_from_file($image_filename);//getthesignatureofapicture,其实就是拿到一个图片的信息签名；
2.$d=puzzle_vector_normalized_distance($signature1,$signature2);//根据各自的签名信息，通过比较获得之间的差距，从而衡量二者的类似度3.$compressed_signature=puzzle_compress_cvec($signature);//获取压缩状
2.$d=puzzle_vector_normalized_distance($signature1,$signature2);//根据各自的签名信息，通过比较获得之间的差距，从而衡量二者的类似度3.$compressed_signature=puzzle_compress_cvec($signature);//获取压缩状
2020/2/1 19:24:34
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stm32图片显示本扩展实验是应广大用户需求而精心制造.实现读取内部flash的图像数据,并显示在LCD上.本实验的图像数据由image2lcdV2.9生成.(仅支持16位真彩色图片的显示,其他的情况请大家参考本例程,自行设计即可.)本代码可以SWD下载仿真.
2020/5/6 15:25:15
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Ubuntu22.04LTS(Ja妹妹yJellyfish)64-bitPC(AMD64)desktopimageUbuntu22.04LTS(Ja妹妹yJellyfish)64-bitPC(AMD64)serverinstallimage
2021/9/12 3:08:31
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身份证读卡器普天二代身份证开发包SDK接口软件及使用说明应用函数开发包含下列文件：cardapi.lib API函数的VC开发包cardapi.hAPI函数声明cardapi.dll API函数的动态联接库stdapi.dllcardapi.dll的依赖动态联接库WltRS.dll cardapi.dll的依赖动态联接库4.1checkCardReaderValid检查读卡器能否可以正常工作。
char*checkCardReaderValid(intiPort);参数说明：intiPort0为自动检测1-16为串口1-16口4.2getImagePath从card.ini中获取获取保存照片文件的路径。
char*getImagePath();参数说明：无返回值：字符串保存照片文件目录的路径。
4.3getPersonMsg读取身份证的基本信息。
char*getPersonMsg(intiPort);参数说明：
char*checkCardReaderValid(intiPort);参数说明：intiPort0为自动检测1-16为串口1-16口4.2getImagePath从card.ini中获取获取保存照片文件的路径。
char*getImagePath();参数说明：无返回值：字符串保存照片文件目录的路径。
4.3getPersonMsg读取身份证的基本信息。
char*getPersonMsg(intiPort);参数说明：
2016/9/9 21:50:30
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SRC(SparseRepresentationClassifier)稀疏表示分类器SOMP(SimultaneousOrthogonalMatchingPursuit)同步正交婚配追踪稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig
2017/6/23 20:17:18
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(ImageProcessingBook)-Jain-FundamentalsofDigitalImageProcessing-PrenticeHall1989.pdf
2019/7/1 2:14:41
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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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