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video_game_sales_analysis
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数据挖掘
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2024-10-31
MATLAB_Code_Games_Transient_Amplifiers_Regular_Graphs
MATLAB代码做游戏 - 瞬态放大器正则图
在这篇文章中,我们将探讨如何使用MATLAB编写代码来创建瞬态放大器正则图。正则图在网络科学中用于描述节点间的均匀连接性结构,而瞬态放大器则是一种用于处理信号增强的系统。
利用MATLAB的强大工具,我们可以通过编写特定的算法来模拟这种网络结构,并实现瞬态放大器的功能。关键在于图的构建和放大器增益的调整,以满足特定的系统需求。此过程包括了复杂的矩阵运算、图论算法以及信号处理技巧。
通过这样的实验,用户不仅能更深入地理解正则图的概念,还能提高使用MATLAB进行科学计算的能力。
Matlab
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2024-11-06
Video and Image Processing Blockset详细指南
Matlab Video and Image Processing Blockset的使用手册提供了详尽的操作说明和技术指导。
Matlab
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2024-09-29
Video-Driven Skin Detection Code in MATLAB for USAR Environments
视频图MATLAB代码skinObjectness在凌乱的USAR环境中用于数据驱动的皮肤检测。该代码提供了在杂乱环境中检测皮肤区域的实现。使用以下技巧来解析代码:更新Yinitialize.m或直接将目录路径放入skinObjectness.m中以开始。该代码用于生成皮肤概率图和图像的ROI窗口,并提供对视频帧的算法的进一步实现,用户需要进行一些调整。通过更新'directory'变量来解析skinObjectness.m中图像帧的目录,使用objectnessTracking.m查找视频帧中的皮肤对象。该代码使用MATLAB中的一些内置函数,并且在2013年之后发布的版本中可以正常工作。
Matlab
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2024-11-04
MatLab_Video_Lecture_Series_Class4_Part1
这是MatLab阿拉伯语视频讲座系列第4讲的第1部分。视频文件的格式为“mp4”。本讲座的总长度为02:06:51,这部分的长度是00:00。在本次讲座中,您将: 1-了解如何构建和调用m文件函数以及如何将数学函数定义为内联函数并使用它。 2-学习如何使用“get”和“set”来编辑对象的属性。 3-了解图形、图形属性和使用matlab制作动画。
Matlab
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2024-11-03
SurfZoneFunGUI_v1.0Video Processing for Surf Zone Analysis-MATLAB Development
SurfzoneFun读取并处理视频以: 1. 逐步平均视频帧 2. 创建一个单个像素轮廓的时间堆栈 3. 使用阈值和随时间推移的总和来确定图像的破损部分,以给出超出的百分比。这个软件包的主要目的是提供输出,这些输出将对将来的分析有用,同时也可以直观地说明平均、堆叠和分解处理。享受引用为:Shand,T.和Quilter,P.(2021)Surfzone Fun v1.0 [源代码]。 https://doi.org/10.24433/CO.5658154.v1有关更新,请参见: https://github.com/tdshand/SurfzoneFun
Matlab
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2024-11-04
Matlab Code for Spatial-Temporal Pooling Networks-Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification(ICCV 2017)
This repository provides the Matlab code for Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for video-based person re-identification as presented in the paper 'Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification' (ICCV 2017). If you use this code, please cite the following paper:
@inproceedings{shuangjiejointly, title={Jointly Attentive Spatial-Temporal Pooling Networks for Video-based Person Re-Identification}, author={Shuangjie Xu, Yu Cheng, Kang Gu, Yang, Shiyu Chang and Pan Zhou}, booktitle={ICCV}, year={2017} }
Dependencies: The following libraries are required: nn, nnx, optim, cunn, cutorch, image, rnn, and inn. Ensure that you have Nvidia GPU support with CUDA enabled.
Data Preparation: Download and extract the dataset, then navigate to the data/ directory. The dataset is stored under data/iLIDS-VID. Modify and run the script data/computeOpticalFlow.m in Matlab to generate the optical flow features.
Matlab
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2024-11-06