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斯坦福教程链接汇集
转载 于 2011-10-01 00:32:00 发布 · 59 阅读 · 0 ·
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/archive/2011/10/01/4336664.html

本文提供了一个链接，该链接指向斯坦福大学某成员的页面，其中汇总了多个教程的出版物。这些资源可能涵盖计算机科学领域的多种主题。
Denoising of Photographic Images and Video
01-02
The first dedicated book dealing exclusively with the subject of noise removal for photographs and video
使用稀疏表示对图像进行压缩感知和去噪_Compressed sensing and denoising of image
09-12
压缩感知是一种信号获取理论，其核心思想是在远低于Nyquist采样定理要求的条件下，通过求解一个优化问题实现信号的有效恢复。该理论适用于稀疏信号，即那些大部分元素为零或接近零的信号。在图像处理领域，利用图像...
[Book] Denoising of Photographic Images and Video
09-02
Denoising of Photographic Images and Video: Fundamentals, Open Challenges and New Trends (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations
08-03
图像去噪_via_稀疏和冗余表示 图像去噪是图像处理领域中的一个经典问题，指的是从带有加性高斯噪声的图像中提取原始图像。近年来，基于稀疏表示和 dictionary 学习的方法在图像去噪领域取得了很大的进步。...
Image denoising using scale mixtures of Gaussians in the wavelet domain.pdf
08-03
"Image Denoising Using Scale Mixtures of Gaussians in the Wavelet Domain"这篇论文提出了一个基于小波域的混合高斯模型来有效地进行图像去噪。该方法在2003年的IEEE Transactions on Image Processing期刊上发表...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
12-09
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究（Matlab代码实现）
安卓双目视觉系统：双摄像头同步采集与实时图像处理实现深度计算、立体匹配及三维重建
12-09
在科技快速演进的时代背景下，移动终端性能持续提升，用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心，双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制，同步获取两路图像数据，并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息，进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正，确保图像在时空维度上精确对齐，这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联，通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合，以表征物体的立体结构；其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据，运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型，该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要，能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域：在增强现实与虚拟现实中，它可提升场景的真实感与沉浸感；在机器人导航与自动驾驶辅助系统中，能实时感知环境并完成距离测量，为路径规划与决策提供依据；在手势识别与物体检测方面，可精准捕捉用户动作与物体位置，推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外，结合深度计算与点云技术，双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力，能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述，双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域，不仅推动了移动设备智能化的发展，也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升，未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【微服务架构】基于Spring Boot的用户管理服务实现：Java技术栈下RESTful API设计与H2数据库集成方案
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用Spring Boot构建微服务，通过一个简单的用户服务示例，展示了项目创建、配置、实体类、数据访问层、业务逻辑层和REST控制器的完整实现流程。文章还阐述了微服务架构的核心优势，包括模块化设计、技术栈多样性、可扩展性和容错性，并强调Spring Boot通过简化配置和开发提升了开发效率。; 适合人群：具备Java和Spring基础，有一定Web开发经验的1-3年经验的后端开发人员或希望入门微服务的初学者； 使用场景及目标：①学习Spring Boot快速搭建微服务的基本流程；②掌握基于JPA和H2的轻量级数据持久化实现；③理解微服务架构的设计理念及其在实际项目中的应用价值； 阅读建议：建议结合Spring Initializr动手实践文中示例，运行并调试代码，深入理解各组件间的协作机制，并尝试扩展功能（如添加异常处理、验证逻辑或集成测试）以加深对Spring Boot微服务开发的理解。
基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
12-09
基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
Matlab 函数库：流动诱导纤维取向模拟与复合材料力学性能预测
最新发布
12-09
本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能，涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列（如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRD与Wang双参数模型）以及慢速动力学方法（包括SRF、RSC与RPR）。针对四阶方向张量，支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似；在平面取向分析中，则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型与非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数，适用于瞬态或稳态过程，并整合了Jeffery、Folgar-Tucker与ARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面，集成了平均场模型体系，包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型，适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量与热膨胀张量。 此外，软件具备经典层压板理论分析能力，可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面，提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
多接地配电系统的基于PMU的系统状态估计（Matlab代码实现）
12-09
多接地配电系统的基于PMU的系统状态估计（Matlab代码实现）
运维监控基于QPS与线程池指标的ES集群CPU告警根因分析：索引写入与段合并行为对系统性能影响诊断
12-09
内容概要：本文通过对两个典型告警案例的分析，深入探讨了CPU使用率异常上升的根本原因。案例一中，CPU使用率升高与listed_company_whitelist~20251204索引的写入操作以及dwd_ext_company_dtl_df2索引的段合并行为密切相关；案例三中，CPU负载持续增高由amis-waybill-index~prd-*和amis-task-index~prd-*系列索引的大规模分片扫描及高频长时查询引发，尽管无慢查询记录，但大量并发读操作导致读QPS突增并推高JVM和线程池负载。文章结合图表数据，系统梳理了从现象观察到根因定位的完整分析流程。; 适合人群：具备一定运维或开发经验，从事中间件、大数据平台或搜索引擎相关工作的技术人员，尤其是对Elasticsearch等存储系统有一定了解的1-3年工作经验人员； 使用场景及目标：①学习如何通过监控指标（如QPS、线程池、JVM）进行性能问题排查；②掌握告警根因分析方法论，识别隐藏在正常操作背后的性能瓶颈；③提升对索引写入、段合并、分片查询等底层机制的理解与调优能力； 阅读建议：建议结合实际监控系统中的类似场景进行对照分析，重点关注图表趋势之间的关联性，在实践中模拟问题复现与排查过程，加深对系统行为的理解。
机器学习MATLAB支持向量机SVM算法代码详解（含说明文档及代码）
12-09
这是一个全面的MATLAB支持向量机（SVM）实现指南，系统性地展示了SVM在分类、回归、多类别任务及参数优化中的完整应用流程。内容分为三个主要部分，涵盖了从基础到高级的各个方面。 第一部分是SVM基础实现，展示了二分类问题的完整解决方案。代码演示了如何使用fitcsvm函数实现线性核与RBF核SVM，包括数据生成、标准化处理、模型训练和评估。特别重要的是，这部分详细讲解了参数调优方法，通过网格搜索和交叉验证自动寻找最优的正则化参数C和核参数。此外，还实现了多分类SVM（通过fitcecoc函数使用一对多策略）和支持向量回归（使用fitrsvm函数），并提供了决策边界的可视化功能。 第二部分专注于系统化的模型选择和参数优化。通过定义参数网格（包括不同核函数、正则化参数C、多项式次数、核尺度等），对SVM进行全面的超参数搜索。代码实现了自动化的性能比较，帮助用户选择最适合数据和任务的核函数，并绘制了学习曲线来分析模型在不同训练集规模下的表现，为实际应用中的模型选择提供依据。 第三部分探讨了SVM的高级应用场景，包括处理类别不平衡数据的多种策略（类别权重调整和代价敏感学习）、概率输出SVM的实现（可计算预测概率和绘制ROC曲线），以及简化版的增量学习示例。最后还提供了一个自定义SVM的简化实现，帮助理解SVM的核心数学原理。 这套实现从实际问题出发，提供了完整的解决方案框架，既包含MATLAB工具箱的高效应用，也涉及底层原理的实现，适合从学习研究到工程应用的不同需求。
Image denoising using non-local means and wavelet shrinkage
03-29
Combining NLM and wavelet shrinkage can improve the performance of image denoising. The NLM method can effectively remove the noise in the low-frequency subbands of the image, while the wavelet ...
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