O7_417954
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Basic-Image-Processing-Pipeline
基本图像处理管道
该项目旨在通过基本图像处理管道从“ .tiff”恢复原始图像
首字母缩写
以下代码使用imread读取输入图像，并使用imread输出图像的size
tiff = imread('.\data\banana_slug.tiff');
tiff_size = size(tiff);
线性化
图像的线性化是通过对图像的像素值进行归一化来实现的，同时去除了曝光过度的黑色像素。
最初，图像中像素的数据类型为uint16 ，需要将其覆盖为double才能发生线性化。由于任何值小于2047和大于15000的像素分别为0和1，因此可接受的像素的值介于2047和12953之间。因此，将像素归一化为可能的最大值12953。归一化后，值大于强制将1设置为1，将具有负值的像素设置为0。
tiff_double = double(tiff);
pixel_max = 15000;
pixel
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大小：1.5KB
2022-06-15 09:41:25上传
WebD_Projects.github.io:该存储库包含我的Web开发项目
WebD_Projects.github.io
该存储库包含我的Web开发项目。
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2022-06-15 02:57:04上传
javaee笔试题-spring-cloud-devlepment:spring-cloud-开发
java
ee笔试题
Spring
Cloud
Microservices
Development.《Spring
Cloud
微服务架构开发实战》
内容简介
众所周知，Spring
Cloud
是开发微服务架构系统的利器，企业对
Spring
Cloud
方面的开发需求也非常旺盛。然而，虽然市面上介绍
Spring
Cloud
的概念及基础入门的书籍较多，但这些书籍中的案例往往只是停留在简单的“Hello
World”级别，缺乏可真正用于实战落地的指导。
本书与其他书籍不同，其中一个最大的特色是真正从实战角度出发，运用
Spring
Cloud
技术来构建一个完整的微服务架构的系统。本书全面介绍
Spring
Cloud
的概念、产生的背景，以及围绕
Spring
Cloud
在开发微服务架构系统过程中所面临的问题时应当考虑的设计原则和解决方案。特别是在设计微服务架构系统时所面临的系统分层、服务测试、服务拆分、服务通信、服务注册、服务发现、服务消费、集中配置、日志管理、容器部署、安全防护、自动扩展等方面，给出了作者自己独特的见解。本书不仅介绍了微服务架构系统的原理、基础理论，还以一个
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2022-06-14 10:51:50上传
算法分析与设计算法演示
由于考试需要，特整理了部分“算法分析与设计”相关资料，包括教材、课件、试卷和算法演示；
鉴于网上文档难找且“要价”较高，特共享，以供研究学习。
由于上传较慢，不得不分别打包，见谅！
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2022-06-14 08:07:31上传
end-to-end_Learned-based_High-Image-Compression-Ratio
此存储库用于显示我的毕业设计主题“高图像压缩率”的研究，工作和搜索结果
经过一番探索之后，我们同意并更喜欢使用神经网络来实现这一目标，尽管它具有很高的复杂性，但是高保真度的更好的预测和重构使我们考虑到了很多优秀且可用的现代工程编解码器，从而采用了这种非传统的方式像JPG，JPEG和BPG等已知的传统技术。 我认为使用DL进行数据“特别是图像”压缩这一主题将很快发生革命，因为在像Google这样的组织的监督下已经面临挑战。 今年的研讨会将是CVPR2021的一部分，并且将完全是虚拟的。 会议将于6月19日至6月25日举行。
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2022-06-14 02:53:37上传