视频去雾是图像处理领域的一项重要任务，消除雾气对视频画面的影响，还原真实场景。简单来说，就是让雾蒙蒙的视频变得清晰可见。去雾后的视频可以恢复被遮挡的细节，提升在交通出行、户外监控等场景下的可见度和安全性。传统的去雾方法效果有限，尤其是在处理细节方面。提出一种基于拉普拉斯平滑的新型能量函数模型，用于视
Python 20 次浏览
图像锐化用得比较多的一个招数，就是拉普拉斯算子。边缘增强效果，代码实现也不复杂，挺适合拿来练手或者做图像预用的。整个流程不绕，就是做个卷积，把边缘信息叠加回原图。要注意一点，它对噪声也挺敏感的，所以配合低通滤波或者阈值一起用，效果会更稳。
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赛普拉斯预处理器为赛普拉斯测试框架提供了一项强大的功能，它允许用户利用Webpack打包JavaScript代码。 Webpack是一款流行的模块打包器，可用于构建复杂的JavaScript应用程序。通过将赛普拉斯预处理器与Webpack相结合，用户可以轻松地管理依赖项、优化代码并提高测试套件的执行
Webpack 21 次浏览
该算法求解源点到其余顶点的最短路径。输入为邻接矩阵 cost，输出为最短路径长度 dist 和路径 path。
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YxImageV1.1 版的贝叶斯算法，用过的朋友都踩过坑——分类结果总是偏，训练集数据一改就抽风。嗯，现在好了，bug 修了，表现稳定多了，尤其在文本分类上，效果还挺稳当的。要是你之前用着别扭，可以重新试试。 贝叶斯分类的核心问题，其实就俩：概率计算精度不够、特征选择不合理。以前 V1.1 在概率
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该程序基于贝叶斯算法构建文本分类器，并整合Lucene.Net，使用ICTCLAS中文分词工具进行文本分词。
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