基于MATLAB的素描代码-Odessa-beta

论文探讨了基于Matlab版本并在Scala中实现的铅笔素描技术，通过结合草图和色调，实现了更具艺术感的铅笔画效果。该技术在处理图像时可能比原始Matlab代码慢10倍至100倍，主要受限于Python部分的性能。未来的研究方向包括优化Python部分以提升效率。

介绍使用Matlab编写的Beta分布概率密度函数的代码。此代码提供了对Beta分布的详细实现，适用于各种统计分析和模拟应用。具体内容包括Beta分布的数学定义及其在实际数据分析中的应用示例。

LeafDetector是一个MATLAB程序，从一组给定的图像中检测叶子的轮廓，并根据实地情况进行分割测量。该程序利用Dice系数来评估分割的准确性和精度。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

Matlab编写的海浪模型代码MoorDyn v1.01C版权所有（c）2014-2017年Matt Hall。MoorDyn是免费软件，根据GNU通用公共许可证重新分发和修改。该代码包含来自KISS FFT的源代码，详细许可信息在kiss_fft_LICENSE.txt中。有关使用和验证结果，请参阅M. Hall和A. Goupee的文章“使用DeepCwind半潜模型测试数据验证集总质量系泊缆线模型”，海洋工程，2015年。

深入 MembershipProvider (Beta) MembershipProvider 为 Access 赋能，带来强大的用户管理功能。开发者能够借此轻松构建包含用户注册、登录以及权限控制等功能的应用程序。 核心优势 简化用户管理： MembershipProvider 将繁琐的用户管理任务抽象化，让开发者专注于核心业务逻辑。 灵活的权限控制： 通过角色和权限的设置，实现细粒度的访问控制，确保数据安全。 无缝集成： 与 Access 深度集成，无需复杂的配置即可上手使用。 应用场景 构建具备用户注册登录功能的应用程序。 开发需要进行权限管理的企业内部应用。 实现多租户应用，不同用户拥有不同的数据访问权限。 了解更多： Access 官方文档 MembershipProvider 开发指南

这段MATLAB代码基于分层分割进行协同显着性检测，适用于以下论文：[1] Z. Liu, W. Zou, L. Li, L. Shen 和 O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。代码仅限非商业用途。如需使用，请引用论文[1]。此代码依赖于[2] P. Arbelaez, M. Maire, C. Fowlkes, J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷33，不。5卷，第898-916页，2011年5月。源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载。我们已在Ubuntu 12.04下测试通过。运行Demo.m在MATLAB中，您将获得一个示例。

迁移学习: Matlab表情识别代码

该项目实现了论文“野外文本提取的对象提案”(Gomez和Karatzas)中提出的方法，该论文发表于国际文档分析和识别会议ICDAR2015。该代码在SVT和ICDAR2013数据集上取得了与论文一致的结果。 该项目包含以下第三方代码： fast_clustering.cpp，版权所有 (c) 2011 Daniel Müellner，BSD许可。 voronoi.h，voronoi_skeleton，版权所有 (c) 2013 Arnaud Ramey，LGPL许可。