基于FCM和IFCM两种方法的图像分割对比仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项:使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-10 18:09:50 806KB 源码软件 FCM IFCM 图像分割
真彩色增强数字图象处理Matlab实现(两种方法),方法不错,供大家参考! 真彩色增强数字图象处理Matlab实现(两种方法),方法不错,供大家参考!
2022-05-09 09:19:56 3.61MB Matlab
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win10,修改mac地址的两种方法,可以修改mac地址。win10,修改mac地址的两种方法,可以修改mac地址。
2022-05-08 12:31:07 2.1MB mac
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第一种方法 1,首先自己创建一个新的android项目,选择Empty Activity,一直选择默认项 2,file->new->import module 3.选择模块文件,点击finish 4.点击file->project Structure, 5,选中Modules下的app,注意这个app就是你自己new project的module,下面这个huyubao就是我之前添加的,再选择Dependencies 6.点击+号,选中Module dependency 7,选中之前导入的模块,点击ok  第二种方法 1,首先自己创建一个新的android项目,选择Empty A
2022-05-07 13:54:00 262KB AND android id
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以IEEE33节点潮流计算通过simulink或matpower6.0计算两种方法为例。附已搭建simulink模型以及程序化仿真模型,附matpower6.0工具包以及资料说明书。
2022-05-06 18:07:12 11.47MB 潮流计算 IEEEE MATLAB 仿真算例
由于大多数深度学习模型部署在嵌入式平台均出现推理速度过慢的情况,因此引用到tensorRT来加速推理深度学习模型,以yolov5为例,本文介绍了两种方式将yolov5在pytorch框架下训练出的.pt权重抓换成tensorRT的推理引擎。从而实现深度学习模型在嵌入式平台的部署与加速。本文实验平台为jetson nano及jetson TX2.加速效果明显
2022-04-19 17:05:35 10MB pytorch 深度学习 python 人工智能
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linux 安装jdk 两种方法:手动安装 和yum安装:-附件资源
2022-04-18 20:10:09 106B
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Java栈的实例-数组和链表两种方法 数组和链表.pdf
2022-04-18 14:06:59 63KB java 链表 算法 数据结构
跌倒检测,YOLO4和YOLOfastest两种方法,一种快(CPU20毫秒)完全达到了实时检测,一种准(CPU200毫秒,但是飞常准),由于只是PYTHON写,只需要依赖OPENCV,以后打算用C++改写。详情请看说明里面的算法流程
2022-04-15 22:52:54 5.38MB CV
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按照《软件研发成本度量规范》、《信息化项目软件开发费用测算规范》、《中国软件行业基准数据(CSBMK-202110)》等规范、规程,整理制定了软件项目功能点规模、工作量、费用评估的两种方法表格工具样例,包括快速评估经验预估法与功能规模测量NESMA法,其中功能规模测量NESMA法涉及的样例表又分为预估功能点计数法(预算阶段,需求尚模糊时)和估算功能点计数法(需求分析、功能设计阶段,需求较为清晰时),并设置了自动计算勾稽关系,且附有最新2021年度基准数据参数说明。可以说直接可以套用,希望能为您提供到帮助!
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