技术背景

当前话题为您枚举了最新的 技术背景。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

静态背景条件下的人体动作识别技术
使用Matlab对数组和字符串进行处理,用于静态背景条件下的人体动作识别研究。
3G时代的云计算技术背景详解
云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的商业应用,融合了虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS和SaaS等多种计算机科学概念,是技术进步的产物。
MATLAB实现背景差分提取和波门跟踪技术
MATLAB实现了背景差分提取和波门跟踪技术,用于目标提取和跟踪。
背景灯光色温调节工具
该工具可以一键为图像或视频添加背景灯光效果,并支持将灯光色温调节至2700c。
知识背景序列模型与关联规则对比
知识背景:序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间(空间)维度 关联规则: 微软股票下跌 50%,IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式: 微软股票下跌 50%,IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。
背景差分提取图像目标高度
利用背景差分技术从图像中提取目标,并对经过中值滤波处理的图像进行像素高度测量。背景差分是一种有效的方法,用于分离目标与其周围环境,进而精确测量目标的垂直尺寸。
单高斯图像背景建模的Matlab应用
单高斯背景建模是一种用于提取背景图像的图像处理方法,特别适用于背景单一且稳定的场景。该模型简单易用,通过参数迭代的方式实现,无需每次重新建模。在模型中,设定时间t,图像点的当前颜色度量为xt,若其超过概率阈值Tp,则将该点判定为前景点;反之则为背景点。
大数据背景下科学推理的概念革新
过去十年中,利用大数据推动科学发现的理念引发了来自私营和公共部门的巨大热情和投资,并且预期仍在持续增长。使用大数据分析来识别隐藏在从未组合过的海量数据中的复杂模式可以加速科学发现的速度,并促进有益技术和产品的开发。然而,从如此庞大、复杂的数据集中产出可操作的科学知识需要能够产生可靠推论的统计模型 (NRC, 2013)。
优化视频交通背景提取的MATLAB实现方法
本方法在均值法的基础上进行了优化,提高了计算精度同时保持了较快的执行速度。试验结果表明优化后的方法效果显著,欢迎大家一起交流,探讨更多实现方法,如中值法、直方图、聚类、帧差法等。
使用MATLAB进行烟草背景下LED亮度控制
利用MATLAB开发程序,实现在烟草背景环境下控制LED的亮度变化。