这是我写的光照烟雾系统，纯上位机源码，源码注释超详细，看了就懂了。首先要在项目添加RXTXcomm.jar包（这个自行搜索怎么做，很简单）。如果有JDK的问题，降版本就可以，我用的是8u121，简单易懂，看了就知道
2023-03-09 22:46:26
988KB
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超分辨率matlab代码韩
我们的ECCV
2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码
该存储库适用于以下论文中介绍的HAN
张玉伦，李坤鹏，李凯，王丽晨，钟斌能和付云，“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”，ECCV
2020，
该代码基于RCAN（PyTorch）构建并在具有Titan
X
/
1080Ti
/
Xp
GPU的Ubuntu
16.04
/
18.04环境（Python3.6，PyTorch_0.4.0，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。
内容
介绍
信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。
事实证明，渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。
但是，频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程，从而错过了不同层之间的相关性。
为了解决这个问题，我们提出了一个新的整体注意网络（HAN），该网络由一个图层注意模块（LAM）和一个通道空间注意模块（CSAM）组成，以对图层，通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。
具体地，提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。
同时，CSAM学习每个通道所有
2023-03-09 20:25:00
15.31MB
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matlab代码abs
通用汽车制造商
实现我们的“使用高斯混合模型的超像素分割”工作。
可以找到
GPU
上的并行实现，它运行速度非常快（GTX
1080
上的
320x240
图像大约为
1000FPS）。
引文
该方法已作为常规论文发表在
IEEE
Transactions
on
Image
Processing
中。
如果您根据我们的方法开发您的工作，当然，如果您引用我们的论文，我们将不胜感激。
新的bibtex如下。
@article{Ban18,
author
=
{Zhihua
Ban
and
Jianguo
Liu
and
Li
Cao},
journal
=
{IEEE
Transactions
on
Image
Processing},
title
=
{Superpixel
Segmentation
Using
Gaussian
Mixture
Model},
year
=
{2018},
volume
=
{27},
number
=
{8},
pages
=
{4105-4117},
doi
=
{10.1109/TIP.2018.2836306}
}
这项工
2023-03-08 16:09:14
1.63MB
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为了实现微型数字光处理(DLP)投影仪的超短投影距离的目的，先根据成像关系计算构建了非球面光学曲面的面型，再对投影镜头整体优化，设计了一个含有两片奇次多项式非球面的广角投影物镜。镜头的物方F=2，焦距4 mm，像方视场角128°，像方0.4 lp/mm（截止频率）处调制传递函数(MTF)大于0.6，最大畸变的绝对值0.9%，镜头总长100 mm，最大口径Φ=80 mm。设计结果表明，该设计方法可以使大角度、超短投影距离的投影镜头摆脱常用折反射式结构，全透射式的光学结构可以真正实现发光二极管光源照明DLP投影仪的微型化、投影距离超短化。
2023-03-07 11:54:36
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压缩包内包含3个工程,core_UI_01和ptr_lib_01 作为lib引入,DemoHomeActivity_01为项目demo源码,项目源码可在github上下载,我只是做了文件整理,方便导入到eclipse中直接运行,你也可以访问此地址查看项目图片效果,原文还包含了androidstudio版本,本源码为eclipse版本,地址:https://github.com/liaohuqiu/android-Ultra-Pull-To-Refresh
2023-03-05 23:57:57
5.67MB
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