代码: colorgrad.m function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T) ) || (size(f,)~=) error('Input image must be RGB'); end sh = fspecial('sobel'); sv = sh'; Rx = imfilter()), sh, 'replicate'); Ry = imfilter()), sv, 'replicate'); Gx = imfilter()), sh, 'replicate

化简符号表达式计算机毕竟还是挺笨的, 经过一系列的符号计算后, 得到的结果可能只有它自己才能看懂, Matlab提供大量函数以用于符号表达式的化简. collect(f): 函数用途是合并多项式中相同的项, 如: syms x tf=(1+x)*t+x*t;collect(f) expand(f):展开多项式, syms xf=x*(x*(x-1)+3)+2;expand(f); horner(f) 对转换多项式为Horner形式, 这种形式的特点是乘法嵌套, 其有着不错的数值计算性质. sym

在很久的以前,因为经常在浏览器控制台调试修改数据,想到用户如果使用控制台配合抓包工具修改上下行流量中的数据,会给站点带来不定的安全威胁,所以一直想找个方法,准确的说是js的方法“禁用”控制台,也就是用户无法使用浏览器F12调出控制台,后来发现这个想法比较可笑.不可行,因为控制台是浏览器的实体功能之一,如果不从浏览器的源代码处销毁这一功能,是无法改变调用控制台这种情况的,只能重写代码改变原有的一些功能,浏览器插件也许能做到禁用控制台,这个倒没尝试过,也不重要,毕竟就是做到了这个插件推广不开等于没用

漫画绘图软件 Paint Tool SAI是一个来自日本的小巧的漫画辅助绘图软件,只有11M大小. 这个没有任何现成的模板和组件,只能自己一笔一笔的话,画笔.图层等功能与Photoshop类似,但没有PS其它大量功能,因此操作更加便捷,可能是适合原创漫画吧. Comic Studio是另一个常用的漫画绘图软件,但比较庞大,安装包600多M   全民漫画 是一个国产的傻瓜式漫画制作软件,提供大量现成的组件,适合类似四格的简笔画,但不太适合日漫风格的精细绘图.   Corel Painter优秀完善

本文引自http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论P

我们都知道汉字是象形文字,但如果说英语也是象形文字,你一定会以为纯是无稽之谈.其实,追根溯源,英语的26个字母确实来自于象形文字.这26个字母最初起源于埃及象形文字,后由腓尼基人改进发明了腓尼基字母,希腊人对腓尼基字母加以改革后创造了希腊字母,古罗马人对希腊字母加以改革进而发明了拉丁字母,英文字母就属于拉丁字母.几千年的变迁,古代字母和现代字母的发音已经有很大的区别,但其基本的象形含义仍或多或少地保存下来.而且每个字母的原始意义又渗透到各种词根之中,最终在现代词汇中留下了明显的痕迹. 理解26个

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很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思想来源.基础框架,并结合互联网页面拓扑结构讨论PageRank处理Dead Ends及平滑化的方法.第三部分讨论Top

摘要by crazyhacking: 一 搜索引擎的核心问题就是3个:1.建立资料库,通过爬虫系统实现:2.建立一种数据结构,可以根据关键词找到含有这个词的页面.通过索引系统(倒排索引)实现.3排序系统. pagerank解决了第三个问题;如何对查询结果排序. 二PageRank的思想概括为:"被越多优质的网页所指的网页,它是优质的概率就越大".pagerank把所有的网页抽象为一个有向图,每个网页作为节点,把超链接作为有向边.算法大体如下:赋予每个节点以权重,然后根据被连接的有向边重

本文由张洋(敲代码的张洋)投稿于伯乐在线. 本文转载于:http://blog.jobbole.com/23286/ 很早就对Google的PageRank算法很感兴趣,但一直没有深究,只有个轮廓性的概念.前几天趁团队outing的机会,在动车上看了一些相关的资料(PS:在动车上看看书真是一种享受),趁热打铁,将所看的东西整理成此文. 本文首先会讨论搜索引擎的核心难题,同时讨论早期搜索引擎关于结果页面重要性评价算法的困境,借此引出PageRank产生的背景.第二部分会详细讨论PageRank的思

作者:黄永刚 初次接触<概率论与数理统计>这门课的时候,脑袋中只有三个词:黑球.白球.袋子,所有的课程内容就是先取,后取,接触一月之后成功的被放趴下了,因此对于这门课程是没有什么好感的,考试也在"互助互爱"中顺利通过了. 大三为了准备考研又不得不再次拿起了那本厚厚的同济绿皮书,但也只是学会了先取和后取的区别和一些运算的技巧.脑海里一直存在一个疑问学这些球,用处何在?等到上研期间接触到一些应用才逐渐有所领悟,渐渐的惊讶于它的神奇与美妙. 这篇文章选择对于概率论中的贝叶斯理论进

"麦当劳"理论是啥? 讨论周末聚餐去哪儿的时候,朋友们往往太过顾及彼此的想法,犹豫着等待其他人做决定. 当谁也不愿说出提议的时候, 我往往会耍一个花招:推荐去麦当劳吃. 宝贵的休息日聚餐,去麦当劳吃快餐?这当然是一个烂点子.于是我会收到一堆鄙视的眼神,然而接下来有趣的事情也就发生了,开始有人陆续的提出去哪儿吃饭,最后决定也很快定下来了. 这就像是用最糟糕的点子去破冰,而一旦讨论开始,人们就会变得更具创造性.这就是所谓的「麦当劳理论」. 为什么「麦当劳」管用 你或许经历过,在团队讨论某个

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该研究提出一种迁移不同视频中人物动作的方法.给出两个视频,一个视频中是研究者想要合成动作的目标人物,另一个是被迁移动作的源人物,研究者通过一种基于像素的端到端流程在人物之间进行动作迁移(motion transfer).该方法与这二十年来使用最近邻搜索 [4, 9] 或 3D 重定位运动 [7, 13, 26, 30] 的方法不同.研究者用该框架创建了多个视频,使未经训练的业余人员也能像专业芭蕾舞演员那样做出旋转等舞蹈动作,像流行明星那样跳舞. 图 1:从源人物到两个目标人物的动作迁移. 为了逐

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