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lassi-master

于 2020-09-29 发布

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代码说明：

说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。(The related procedures of the plug-and-play algorithm, 1 use low rank + adaptive (learning) dictionary sparse decomposition to reconstruct the LASSI.m-MATLAB function of dynamic magnetic resonance images from k-t space measurements. The 2m-MATLAB function, by using the block coordinate descent algorithm (see [3] and [4] above), learns a synthetic dictionary from a signal or image block with a rank constraint (upper bound) on the reshaped dictionary column.)

文件列表：

lassi-master, 0 , 2018-12-05
lassi-master\LASSI.m, 15845 , 2018-12-05
lassi-master\OptShrink.m, 3141 , 2018-12-05
lassi-master\README.md, 4564 , 2018-12-05
lassi-master\patchInds.m, 3728 , 2018-12-05
lassi-master\patchRPCA.m, 9199 , 2018-12-05
lassi-master\soupDil.m, 10308 , 2018-12-05
lassi-master\unitaryDil.m, 7979 , 2018-12-05

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Unet-master2
说明： CN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。(CN classifies images at the pixel level, thus resolving the problem of semantic segmentation at the semantic level. Unlike classical CNN, which uses full-connection layer to get fixed-length feature vectors after convolution layer for classification (full-connection layer + soft Max output), FCN can accept any size of input image, and uses deconvolution layer to sample feature map of the last convolution layer to restore it to the same size of input image, so that each pixel can be generated. At the same time, the spatial information of the original input image is retained. Finally, the pixel-by-pixel classification is carried out on the feature map sampled above.)

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vc调试模式下运行程序常用的动态库,希望给一些朋友帮助,特收集起来共享.(vc debug mode used to run programs under the dynamic library, hoping to help give some of my friends, to share special collected.)

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说明：无人驾驶行为决策算法汇总同济大学，pdf介绍分析(A summary of decision algorithms for driverless behavior in Tongji University)

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目的：远程访问、控制。选择：可人为制造受害者和寻找"养马场"，选择前者的基本上可省略扫描的步骤。 1．自动跟踪目标机屏幕变化，同时可以完全模拟键盘及鼠标输入,即在同步被控端屏幕变化的同时，监控端的一切键盘及鼠标操作将反映在被控端屏幕（局域网适用）； 2．记录各种口令信息：包括开机口令、屏保口令、各种共享资源口令及绝大多数在对话框中出现过的口令信息； 3．获取系统信息：包括计算机名、注册公司、当前用户、系统路径、操作系统版本、当前显示分辨率、物理及逻辑磁盘信息等多项系统数据； 4．限制系统功能：包括远程关机、远程重启计算机、锁定鼠标、锁定系统热键及锁定注册表等多项功能限制； 5．远程文件操作：包括创建、上传、下载、复制、删除文件或目录、文件压缩、快速浏览文本文件、远程打开文件（提供了四中不同的打开方式——正常方式、最大化、最小化和隐藏方式）等多项文件操作功能；(Objective: Remote access and control.)

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这是一本关于UML的权威经典书籍，有应用实例，便于自学。(This is a UML on the authority of classic books, some application examples facilitate self-learning.)

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说明： micro chip的电机资料，主要是交流电机 AC Induction Motor Fundamentals (electrical micro chip information, mainly AC Motor AC Induction Motor Fundamentals)

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