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MATLAB中AKAZE的代码先保存再运行: 加速KAZE功能

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简介：
本项目提供了一种在MATLAB环境中优化使用AKAZE特征检测算法的方法。通过将预处理步骤中的代码进行预先计算并存储，以加快后续运行时KAZE描述符提取的速度。这种方法特别适用于需要频繁重复特征点检测的应用场景，如实时图像匹配和视频分析。 MATLAB代码先保存在运行自述文件-A-KAZE功能版本：1.5.0 日期：2014年11月12日 您可以从GitHub获取最新版本的代码。 其他实施： - 您可以尝试使用NiklasBergström的CUDAA-KAZE。 - 还有一个由铃木秀明开发非常快的CPUA-KAZE版本。 更新日志 版本：1.5.0 更改：该代码已更改为与OpenCV3.0兼容 版本：1.4.0 更改：可以使用AKAZEConfig.h中的OMP_MAX_THREADS定义来设置最大OpenMP线程数。默认情况下设置为16，这样可以避免某些具有许多内核的系统出现问题。 感谢ThomasFraenz创建命名空间libAKAZE以避免与Op

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  • MATLAB中AKAZE的代码先保存再运行: 加速KAZE功能
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    本项目提供了一种在MATLAB环境中优化使用AKAZE特征检测算法的方法。通过将预处理步骤中的代码进行预先计算并存储，以加快后续运行时KAZE描述符提取的速度。这种方法特别适用于需要频繁重复特征点检测的应用场景，如实时图像匹配和视频分析。 MATLAB代码先保存在运行自述文件-A-KAZE功能版本：1.5.0 日期：2014年11月12日 您可以从GitHub获取最新版本的代码。 其他实施： - 您可以尝试使用NiklasBergström的CUDAA-KAZE。 - 还有一个由铃木秀明开发非常快的CPUA-KAZE版本。 更新日志 版本：1.5.0 更改：该代码已更改为与OpenCV3.0兼容 版本：1.4.0 更改：可以使用AKAZEConfig.h中的OMP_MAX_THREADS定义来设置最大OpenMP线程数。默认情况下设置为16，这样可以避免某些具有许多内核的系统出现问题。 感谢ThomasFraenz创建命名空间libAKAZE以避免与Op
     
  • MATLAB代码需先保存再运行 - DSGE 2015 Apr: Liberty Street Economics 博客文章 FRBNY DSGE...
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    本文为纽约联邦储备银行的Liberty Street Economics博客文章，发布于2015年4月。内容介绍了在DSGE模型中使用MATLAB时的一个重要提示：代码必须保存后才能运行，以确保计算准确性及避免错误。 在运行FRBNYDSGE模型（版本990.2）的MATLAB代码之前，请先将其保存好。LibertyStreetEconomics博客文章“FRBNYDSGE模型预测”中讨论了这些代码的具体内容。 为了使用默认设置运行此模型，只需执行Main.m文件即可。该脚本会调用set_paths.m：用于设定输入和输出的目录，并将MATLAB路径添加到包含代码子文件夹的位置；spec_990.m：定义模型规格并指定估计与预测的重要标志；gibb_est_ant.m：计算后验模式并对从后验分布中进行采样；forecast_parallel_est_ant.m：用于对可观测值进行预测，此过程可以并行运行；forplot.m：将预测结果加载到数据结构中以便绘图准备；以及plotPresentation.m：绘制预测的情节。 如果需要更改估计和预测的默认设置，请查看spec_990.m。在那里您可以调整参数如reoptimize（是否重新优化以找到模式或使用保存的模式）、CH（是否计算外观或是使用已有的）及nsim（每个块中的后抽数量）。还可以调节nbloc等其他相关变量来满足您的需求。
     
  • MATLAB代码先保存再运行 - cp-vton: 重新实现的特征图基虚拟试穿网络代码
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    这段简介可以描述为：cp-vton项目是基于特征图基的虚拟试穿网络的一个重现实现，使用MATLAB进行开发。强调在编写和测试代码时应先保存代码的良好实践。此代码实现提供了一个强大的工具，用于研究与应用虚拟服装试穿技术。 在进行基于特征的图像虚拟试穿网络（ECCV 2018论文）实现过程中，首先需要将MATLAB代码保存并运行以重新构建原始实验环境。值得注意的是，此次重现实验的结果可能与原版有所差异。 数据预处理是关键步骤之一，在此阶段我们将原始数据转换为适合使用的不同目录结构。具体操作是在VITON/data下的根目录中执行名为convert_data.m的MATLAB脚本，并获得新的格式化后的数据集。我们采用JSON格式来存储生成的姿态信息，然后将这些文件移动到自定义的数据路径下。 训练过程中仅使用L1损失作为评价标准，而偏移电视规范约束则用于增强几何匹配模型（GMM）的可靠性。一个典型的训练命令示例如下： ``` python train.py --name gmm_train_new --stage GMM --workers 4 --save_count 5000 --shuffle ``` 此外，用户可以通过TensorBoard查看训练结果。 以上步骤确保了基于特征保留图像虚拟试穿网络的准确实现，并为后续评估提供了坚实的基础。
     
  • OSMap：ORB-SLAM2地图的保存与加载功能
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    OSMap是一款基于ORB-SLAM2的工具，提供高效的地图存储和恢复解决方案。它帮助开发者轻松实现大规模环境中的即时定位与建图任务，增强机器人及自主导航系统的灵活性和可靠性。 OSMAP表示ORB-SLAM2地图序列化的概念。这是一种将ORB-SLAM2生成的地图数据转换为文件格式的方法。 ORB-SLAM2是一种基于视觉的SLAM系统，可以从视频流中构建点云（或类似）地图，并利用该地图进行自我定位。该项目在GitHub上开放源代码，主要用于支持其论文ORB-SLAM2：一种用于单目、立体声和RGB-D相机的开源SLAM系统的概念验证。 尽管ORB-SLAM2能够生成地图数据，但它不具备将这些信息保存到文件中的功能或从文件中加载它们的能力。许多用户建议在GitHub上的代码库中添加这一特性，但由于项目范围限制而未被采纳。 经过对多种序列化方案的深入研究，并结合自己对于地图文件格式的一些经验积累后，我决定重启该项目并设定一个更广泛的目标：创建一种新的方法来实现ORB-SLAM2的地图数据保存与加载功能。
     
  • 实现保存密码功能
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    本模块实现了用户登录时保存密码的功能，通过加密技术确保存储的密码安全。为用户提供便利的同时，也提升了系统的安全性。 在网页应用中，“记住密码”功能是一个常见且重要的特性，它允许用户选择保存其登录凭据，在未来的访问过程中自动填充这些信息，从而提升用户体验。实现这一功能需要考虑多个技术层面的问题，包括浏览器存储机制、安全性考量以及用户体验设计等。 1. **浏览器存储机制**： - Cookie：最早用于“记住密码”的方式之一是将用户的密码哈希后保存在客户端的Cookie中。然而这种方式存在大小限制（一般为4KB）并且容易受到跨站脚本攻击的影响。 - LocalStorage 和 SessionStorage：HTML5 提供了这两种新的数据存储选项，它们提供了更大的空间，并且Local Storage中的数据不会因为会话结束而消失；Session Storage则会在浏览器窗口关闭时清除其内容。 - IndexedDB: 这是一个更为复杂的解决方案，适合处理大量复杂的数据结构和信息。可以用于加密后的密码储存。 2. **安全性**： - 加密存储：无论采用哪种方式保存用户的登录凭据，都必须确保数据的安全性，防止明文泄露。推荐使用现代的哈希算法（如bcrypt或scrypt）结合盐值进行加密。 - 防护CSRF和XSS攻击: 通过使用跨站请求伪造令牌以及严格的输入验证来保护系统免受此类威胁。 - 提醒信息：尽管有“记住密码”功能，仍然建议用户定期更换他们的账户密码以降低被破解的风险。 3. **用户体验**： - 自由选择记忆：应让用户自主决定是否启用该功能，而不是默认开启。 - 清晰的提示信息: 当用户勾选了记住我选项时，应该提供明确的信息来解释这一机制的工作原理及其潜在风险。 - 多设备同步支持: 如果应用允许跨多台设备登录的话，可以考虑实现密码的同步。这需要一个安全的身份验证和同步解决方案。 4. **实施步骤**： 用户输入用户名与密码，并选择“记住我”选项； 服务器确认凭证正确后，将加密后的凭据以及相关的标识符（如用户名）存储在客户端。 下次访问时，浏览器会自动填充表单中的已保存信息并发送给服务器进行验证。 如果成功，则允许用户直接登录而无需再次输入密码。 5. **隐私政策与合规性**： - 在实现“记住我”功能的同时需要遵守相关法律法规（如GDPR），确保处理个人信息的合法性、透明度和保护措施到位。 6. **安全最佳实践**: - 定期更新加密技术，以应对新的安全挑战。 - 提供找回密码的服务选项，例如通过电子邮件或手机短信验证的方式帮助用户重新设置账户信息。 - 尽量避免在本地存储敏感个人信息（如全名、地址等），减少数据泄露的风险。 总之，“记住我”功能的实现需要前端设计与后端技术相结合，并且必须充分考虑安全性和合规性问题，确保为用户提供既方便又可靠的服务体验。
     
  • 我在MATLAB上实现的维特比译码及配套文件分享——先执行convolve再运行show_ber
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    本资源提供基于MATLAB的维特比译码器实现及其性能评估代码。包括卷积编码和计算误比特率(BER)功能，适用于通信系统学习与研究。请按说明依次运行convolve及show_ber脚本以观察结果。 自己实现的维特比译码包含所有文件，请按照以下步骤操作：首先运行convolve，然后运行show_ber即可。
     
  • Android中实现保存用户名和密码的功能
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    本教程介绍如何在Android应用开发中安全地存储用户登录信息（如用户名和密码），涵盖SharedPreferences、SQLite数据库及更高级的安全解决方案。 在登录界面创建一个复选按钮，并通过该按钮的选取来处理事件。如果用户选择记住账号和密码的功能，则可以参考以下方法使用Android实现这一功能。感兴趣的读者可以查阅相关资料进行学习和实践。
     
  • Android中实现保存用户名和密码的功能
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    本教程讲解如何在Android应用开发中安全地存储用户登录信息（如用户名与密码），涵盖SharedPreferences、SQLite数据库及加密方法。 Android 实现记住用户名和密码的功能是通过SharedPreference 存储来实现的。创建一个复选按钮，并根据按钮的状态进行事件处理：如果按钮被选中，则存储账号和密码的信息；如果没有被选中，则清空这些信息。 结果演示： 判断是否输入了账号和密码 ```java if(name.trim().equals()) { Toast.makeText(this, 请您输入用户名！, Toast.LENGTH_SHORT).show(); return; } ```
     
  • MATLAB中部分代码无法运行 - PIV: Python和MATLAB中的粒子图像测速(PIV)代码
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    本文探讨了在使用MATLAB进行粒子图像测速（PIV）分析时遇到的部分代码执行问题，并介绍了Python与MATLAB两种编程语言在PIV应用上的代码实现情况。 在MATLAB中有一些粒子图像测速（PIV）代码运行存在问题，在Python和Matlab中的PIV代码中，Python版本的代码（Python_Code.py）经常更新，而Matlab版本相对较旧。如果可以的话，请使用Python代码。在某些情况下，Numba库可以使代码运行得更快（最多2.2倍）。如果您不想使用Numba，请将第12和第15行注释掉。