Pytorch实现的Deep-SR-ITM逆变换代码一个ICCV 2019口头报告的详细解析

这是Deep SR-ITM（ICCV 2019）的官方存储库，提供训练、测试代码及训练好的权重和数据集（训练+测试）。我们的论文在ICCV 2019上接受了口头报告，详细介绍了Deep SR-ITM的超分辨率和反色调映射联合学习应用于4K UHD HDR的情况。我们的代码使用MatConvNet实现，需要MATLAB环境，并已在MATLAB 2017a、MatConvNet 1.0-beta25、CUDA 9.0、10.0、cuDNN 7.1.4及NVIDIA TITAN Xp GPU下进行了测试。请参考以下详细安装说明并下载源代码到您的目录。

SynLab概述了一维同步压缩波包变换（SSWPT），用于分析叠加的非线性振荡信号的瞬时特性（瞬时频率、相位和幅度）。此外，还介绍了二维同步压缩Curvelet变换（SSCT），用于局部非线性振荡纹理的特征分析，以及三维同步压缩波包变换（SSWPT）在地球物理学、材料科学和艺术领域的多种应用。

一个分页函数可以升级进行修改，其中包含详细的代码。这对于新手来说可能有些复杂，但对于有经验的开发者来说是一个不错的资源。

kettle中文版，一个非常实用的etl工具，几乎支持所有数据库，提供数据流可视化操作，简单上手，容易学习。

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一种与业务无关的、独立于数据库的自增序列生成方法。

贝岭的matlab代码hello-world只是另一个存储库 la vie est belle

将pdb从一个cdb导入到另一个cdb中。

Matlab仿射变换（Affine Transformation）是图像处理中常用的技术之一。它通过线性变换和平移组合来实现图像的几何变换，广泛应用于图像校正和特征提取等领域。以下是一个简单的Matlab示例代码，演示了如何实现仿射变换： % 定义原始图像和仿射变换矩阵 original_image = imread('input_image.jpg'); theta = 30; % 旋转角度 scale = 1.5; % 缩放比例 translation = [50, 20]; % 平移向量 T = [cosd(theta) -sind(theta) 0; sind(theta) cosd(theta) 0; 0 0 1] * [scale 0 0; 0 scale 0; 0 0 1] * [1 0 translation(1); 0 1 translation(2); 0 0 1]; % 应用仿射变换 transformed_image = imwarp(original_image, affine2d(T)); % 显示结果 subplot(1, 2, 1); imshow(original_image); title('原始图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(transformed_image); title('变换后图像');