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搜索资源列表

  1. matlab基于队列置乱的小波域盲水印算法

  2. 基于队列置乱的小波域盲水印算法采用了一种新的基于队列变换的图像置乱技术,提高了水印抗剪切能力, 并提供密钥增加了系统的安全性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-25
    • 文件大小：217088
    • 提供者：dizhuguo_1990

  1. C开发金典随书源码：含数据结构 数值计算分析 图形图像处理 目录和文件操作 系统调用方面的范例

  2. 配书光盘Readme文件 C 语言通用范例开发金典 第1章 数据结构. 1 1.1 数组和字符串 2 1.1.1 一维数组的倒置 2 范例1-1 一维数组的倒置 2 ∷相关函数：fun函数 1.1.2 一维数组应用 3 范例1-2 一维数组应用 3 1.1.3 一维数组的高级应用 5 范例1-3 一维数组的高级应用 5 1.1.4 显示杨辉三角 7 范例1-4 显示杨辉三角 7 ∷相关函数：c函数 8 1.1.5 魔方阵 9 范例1-5 魔方阵 9 1.1.6 三维数组的表示 14 范例1-6

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-10-25
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：vcfriend

  1. VS中图像处理多线程框架（导入队列、导出队列）

  2. VS中图像处理多线程框架（导入队列、导出队列）

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-07-22
    • 文件大小：4096
    • 提供者：k_shmily

  1. 二值图像的像元分组

  2. 二值图像中每个元素的值只能为1或0，其中1表示有效像元，0表示图像的背景。如果一个元素在另外一个元素的上、下、左、右四个方向，称两个元素为相邻元素。“像元分组”算法是将二值图像中处于相邻的元素进行分组标号，使得属于同一个分组的像元集合，其编号都相同

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-04-18
    • 文件大小：9216
    • 提供者：nanlouzc

  1. Qt5.5.1读取大恒相机

  2. ===环境：VS2013+Qt5.5.1+opencv+大恒相机 ===功能：采集+显示+保存 ===扩展：图像显示函数可以直接添加opencv图像处理

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-08-28
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42891911

  1. 创龙C66x平台GigE工业相机图像采集案例

  2. 基于ti KeyStone C66x多核定点/浮点DSP TMS320C665x，单核TMS320C6655和双核TMS320C6657管脚pin to pin兼容，同等频率下具有四倍于C64x+器件的乘累加能力； 主频1.0/1.25GHz，每核运算能力可高达40GMACS和20GFLOPS，包含2个Viterbi协处理器和1个Turbo协处理解码器，每核心32KByte L1P、32KByte L1D、1MByte L2，1MByte多核共享内存，8192个多用途硬件队列，支

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38684892

  1. 浅谈TensorFlow中读取图像数据的三种方式

  2. 本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。 1、处理单张图片 　　我们训练完模型之后，常常要用图片测试，有的时候，我们并不需要对很多图像做测试，可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要用队列机制。 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.rea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：71680
    • 提供者：weixin_38656609

  1. 适用于图像检测压缩系统的内存存取方式

  2. 为了兼具可扩展性和数据处理速度，对于各种应用，如图像数据侦错、视频数据压缩、音频数据增益、马达控制等，可编程数据处理模块(Programmable Data Processing Module)是时势所需。    在处理的数据量越来越大的情况下，所需的内存容量随之增大，以往的先进先出队列(First-In-First-Out, FIFO)无法满足其高速度与大容量的需求，许多硬件工程师开始考虑使用DRAM的可能性。    DRAM具备可快速存取、可依照设计者规划使用空间、大容量等优点，但是内存数组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：120832
    • 提供者：weixin_38703295

  1. python生成tensorflow输入输出的图像格式的方法

  2. TensorFLow能够识别的图像文件，可以通过numpy，使用tf.Variable或者tf.placeholder加载进tensorflow；也可以通过自带函数（tf.read）读取，当图像文件过多时，一般使用pipeline通过队列的方法进行读取。下面我们介绍两种生成tensorflow的图像格式的方法，供给tensorflow的graph的输入与输出。 import cv2 import numpy as np import h5py height = 460 width = 345

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38677585

  1. Leetcode 刷题 （19）：堆栈和队列应用：图像渲染（简单版的数岛屿）

  2. 733. 图像渲染 难度：简单 题目分析：这道题是容易版的数岛屿（数岛屿详细解析戳这里传送门）。简单的地方在于，对于岛屿题目，我们是不清楚“1” 会出现在什么地方，所以需要构建一个双层循环，遍历矩阵每一个点；而这道题，直接给了起点，所以我们把周围一片找出来即可。 1. 解法一： 递归实现的DFS class Solution: def floodFill(self, image: List[List[int]], sr: int, sc: int, newColor: int) -&

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：285696
    • 提供者：weixin_38609089

  1. 利用Tensorflow的队列多线程读取数据方式

  2. 在tensorflow中，有三种方式输入数据 1. 利用feed_dict送入numpy数组 2. 利用队列从文件中直接读取数据 3. 预加载数据 其中第一种方式很常用，在tensorflow的MNIST训练源码中可以看到，通过feed_dict={}，可以将任意数据送入tensor中。 第二种方式相比于第一种，速度更快，可以利用多线程的优势把数据送入队列，再以batch的方式出队，并且在这个过程中可以很方便地对图像进行随机裁剪、翻转、改变对比度等预处理，同时可以选择是否对数据随机打乱，可以说是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38679178

  1. image-uploader:将图像上传到S3-源码

  2. 自述文件 该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。 您可能要讲的内容： Ruby版本 系统依赖 配置 数据库创建 数据库初始化 如何运行测试套件 服务（作业队列，缓存服务器，搜索引擎等） 部署说明 ...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42146086

  1. distributed-task-server:使用FastAPI，Celery和RabbitMQ的Python3任务队列-源码

  2. FastAPI和Celery分布式任务队列 使用FastAPI和Celery以及RabbitMQ代理的分布式任务队列的工作示例。 安装 拉RabbitMQ图像 码头工人拉rabbitmq 用法 构建API和任务服务器映像 docker build -t celery_simple：latest。 运行API，代理和任务服务器 码头工人组成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42131367

  1. ml-serving-template:通过消息队列独立为大型ml模型提供服务，以便与其他服务进行通信[正在开发中]-源码

  2. ml服务模板 通过消息队列和kv存储独立服务大型ml模型，以与多种服务进行通信。 我认为我们很多人都习惯将训练有素的ML模型与其余逻辑一起放在Web应用程序内部进行推理。 通常，在启动应用程序后，您只需加载一次，然后在API处理程序函数内部运行smth，如预测。 当模型足够小（例如简单的图像分类器/检测器）和/或无需查询大量数据即可执行计算时，您可以继续这样做。 但是，当您尝试提供某些非常大的模型（例如某些经过修改的ResNets或现代的，问题就开始了，这些模型很容易占用1..10 Gb的RA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_42119989

  1. SmiServices:用于医疗研究环境（例如，安全港）的DICOM图像的可缩放加载，链接和匿名化-源码

  2. （Linux版本） （Windows版本） 版本： 1.15.1 SMI服务 一套微服务，用于，匿名化，链接和提取医学图像，以支持医学研究。 该平台允许将（从临床图像中提取）加载到MongoDB和关系数据库表中，以生成匿名链接的研究摘要（包括图像匿名化）。 可以从下载最新的二进制文件。 请参阅以下有关如何运行服务的说明。 内容 微服务 所有微服务都。 编写了以下微服务。 微服务是松散耦合的，通常只读写一种消息。 实现的每个队列和Exchange仅支持一种Smi.Common.Mess

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42131439

  1. AlamofireImage：AlamofireImage是Alamofire的图像组件库-源码

  2. Alamofire图片 AlamofireImage是Alamofire的图像组件库。 特征 图像响应序列化器 用于通货膨胀/缩放/舍入/ CoreImage的UIImage扩展 单次和多次通过图像滤镜 自动清除内存中的图像缓存 优先的队列订单图像下载 使用URLCredential进行身份验证 带有占位符的UIImageView异步远程下载 UIImageView过滤器和过渡 全面的测试范围 要求 iOS 10.0以上版本/ macOS 10.12以上版本/ tvOS 10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42151599

  1. delay_job：数据库支持的异步优先级队列-从Shopify中提取-源码

  2. 延迟::工作 Delayed_job（或DJ）在后台封装了异步执行较长任务的通用模式。 它是从Shopify直接提取的，其中作业表负责许多核心任务。 这些任务包括： 发送大量新闻通讯 图像调整大小 http下载 更新智能收藏夹 产品更改后，更新solr（我们的搜索服务器） 批量进口 垃圾邮件检查 设置 该库围绕一个delay_jobs表展开，该表可以使用以下方法创建： scr ipt/generate delayed_job 创建的表如下所示： create_table :dela

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42109598

  1. lambda-sns-dlq-error-handling：示例项目，用于显示发布SNS主题并从该主题触发功能的能力。 代码的结构是造成超时崩溃，因此死信队列SNS主题将被发布，进而触发错误处理程序功能-源码

  2. 使用具有DLQ错误处理的SNS触发AWS Lambda 用于展示发布SNS主题和触发该主题功能的示例项目。 代码的结构是创建超时/崩溃，以便发布死信队列SNS主题，进而触发错误处理程序功能。 说明 init函数是唯一公开的函数，已连接到API Gateway。 它使用一个number参数进行验证，成功后，它将发布SNS主题并发送number值。 SNS主题将触发第二个函数，称为calculate 。 此功能将执行计算并将结果注销到控制台。 这模仿了繁重的计算后台任务，例如数据处理，图像处理或

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42121905

  1. minion：Perl作业队列-源码

  2. 奴才 Perl编程语言的高性能作业队列，支持多个命名队列，优先级，延迟的作业，作业依赖项，作业进度，作业结果，带退避的重试，速率限制，唯一作业，过期作业，统计信息，分布式工作人员，并行处理，自动缩放，远程控制， 管理ui，资源泄漏保护和多个后端（例如 ）。 作业队列使您可以在Web应用程序的请求/响应生命周期之外，在后台进程中处理时间和/或计算量大的任务。 在这些任务中，您通常会发现图像大小调整，垃圾邮件过滤，HTTP下载，构建tarball，预热缓存以及基本上所有其他您可以想象的不是很快的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42107165

  1. dbmq：基于Docker的消息队列-源码

  2. 基于Docker的消息队列- 生成并交付Dockerized Django应用程序，并随时使用MB 介绍 基于Docker的消息队列（DBMQ）是一种在构建过程中运行预构建配置的有效方法。 完成配置后，您将能够根据您的配置创建映像。 DBMQ在项目中非常灵活，您可以避免创建Dockerized Django项目的麻烦。 构建过程完成后，您的图像就可以开始使用了。 使用文本编辑器逐步浏览容器并进行更改。 （预装的编辑器是 ） 为什么需要DBMQ？ 该系统位于用户和Docker服务之间。 您配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：124928
    • 提供者：weixin_42116794
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