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为解决 volumetric fusion 重建时，重建的空间划分成等大小的 voxel，显存消耗太多，难以重建大场景，并且大量 voxel 更新耗费 GPU 资源问题，斯坦福图形学组提出了 voxel hashing 算法（参考文献：”Real-time 3D Reconstruction at Scale using Voxel Hashing”），voxel hashing 只在相机测量到的场景表面划分 voxel，而不是将整个空间都划分成 voxel，从而节省显存。算法用 hash 表的形式存储在场景表面划分的 voxel block（8x8x8 voxels），方便 voxel bl

welch谱估计的matlab算法实现，用于信号分析

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abaqus二次开发学习，主要用于内聚力界面的学习，直接调用即可

P2P代码。。 。。很详细-P2P code. . . . . . Detail

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针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。

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图割和graph cut 实现的交互式图像分割，实现了图割的交互式分割和两者的结合。对学习图割的人有很大帮助。