该程序计算/估计图像的Kong隙率。 主要用于 SEM 图像。 它可用于包含多Kong表面的其他类型的图像。 使用 PorosityCalculatorEXEC.m 来运行程序。 还提供了样品 SEM 图像用于实验。

用于合成Kong径雷达目标识别的多视角双向LSTM网络

网关是微服务中不可或缺的部分，Kong是目前非常火的网关层组件，有着极好的口碑和潜力。市面上还没有书籍对其进行系统性的完整介绍。本书文字简练，章节难度由浅入深、层层递进，通过四大模块介绍了Kong网关的由来、如何快速使用、与其他系统的协作和在不同应用场景下的解决方案，是一本非常实用的技术参考教材。 本书的推荐读者对象包含但不限于： ·网关研发工程师、Kong网关插件开发工程师 ·系统架构师、DevOps工程师 ·对网关技术感兴趣，并希望快速入门、进阶的IT工程师 ·对系统架构设计、微服务治理、云原生环境等前沿技术感兴趣的技术爱好者

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基于矢量瑞利衍射积分，推导出径向偏振拉盖尔-高斯光束在环形Kong径衍射后的电磁场解析表达式。

Tensorflow中的图像修复模型实现 “使用部分卷积对不规则Kong进行图像修补”第一个tensorflow主实例，使用tensorflow完全实现，而无需修改源代码。 原始论文： YouTube上的演示： 部分卷积 使用curr_bin_mask表示当前二进制文件的掩码； conved_mask表示二进制掩码的卷积结果，对应于文本中的sum（M）； new_bin_mask表示卷积后的新二进制掩码，更新规则为： ((conved_mask==0)==0) 因此，局部卷积的计算如下： Pconv(x) = (Conv(x*curr_bin_mask)*conved_mask+b)*new_bin_mask 如文本中所述，使用新掩码的操作是为了确保无效输入为零。 网络结构 用局部卷积代替卷积 面膜生成 与原始版本不同，我使用opencv生成了一个掩码，并将无效零件输入设置为零。

Unity游戏源码,C#语言,大型手游,适合二次开发 下载之后直接把unitypackage包导入进项目里面就行

matlab精度检验代码openSAFT 合成Kong径聚焦技术（SAFT）的开放式实现。 该代码最初是为超声混凝土检查而创建的。 发布代码的目的是促进对用于混凝土无损检测的SAFT方法的讨论和公开探索。 如果您使用/构建此代码以进行发布，请引用以下文章： Bittner，James A，Agustin Spalvier和John S Popovics。 2018.“混凝土构件的内部成像”。 混凝土国际，编号。 四月：57-63岁。 网址： 档案： -快速的图形程序，演示重构选项 main.m-检查示例数据集的常规入门文件（JAB4.lbv） qgui.m-使用MATLAB构建的用于测试不同色增益的示例GUI a_filereader.m-简单的二进制文件读取器，配置为读取2048个点长的66个时域信号。 a_plotBscan.m-组合B扫描估计并绘制为图像的SAFT算法 意见书 -这是一个开放项目，作者欢迎提出建议，提供新代码并发布问题数据集。 -QC完全从此处理方法中丢失。 请随时提交QC算法代码。 免责声明 该代码是根据现有文献编写的，并提供了一些创造性的问题解决方案来加快过程

LS-SSDD-v1.0-船舶检测计算机视觉 这是论文《使用深度学习从合成Kong径雷达（SAR）图像中检测小型船只》的代码存储库。 考虑到正在考虑的众多模型和模块化数据下载过程，我们通过交互式Jupyter笔记本展示了我们的代码。 请注意，模型权重，模型输出和数据集不在此存储库中。 原始数据集可以在以下位置找到： : 概述 根目录中有两个笔记本，它们训练了我们的最佳模型并执行推理。 'final_model.ipynb'是我们训练改进模型的地方'final_evaluation.ipynb'是我们对改进模型进行推断的地方 班级文件 包含我们的论文，作为CS230深度学习的一部分。 文件 我们在该项目过程中使用的论文集 火车 我们所有的培训笔记本（包括基线，实验和本文中介绍的最终模型） 数据 用于预处理数据并转换为“ Detectron2”格式的笔记本 效用 使用Otsu的方法来生成

圆Kong衍射和衍射光栅模拟器 目录 一， 二。 三， 物理概念 圆Kong衍射： 对于圆形光圈，来自整个区域的所有光线之间会发生干涉，从而产生一系列同心条纹。 在这种情况下，精确的解决方案很困难，但是除了m不为整数（即​​m = 1.22、2.23、3.24、4.24、5.24）外，与狭缝（d∙sinθ=λλ）的形式相同。 ....），d是Kong的直径。 圆Kong激光衍射产生的干涉条纹如下所示： 圆Kong的光学设置和衍射图样 圆Kong衍射的强度图（称为艾里图）看起来像： 其中β=