ICCV 2011

如果你对面部追踪或三维建模有兴趣，这段基于 ICCV 2011 论文的 Matlab 代码演示挺适合你。代码通过简化的流水线步骤展示了如何从原始的未对齐 OBJ 和 RGB 图像文件，到最终生成通过序列跟踪的常规网格结构 OBJ 文件。每个步骤的代码都相对简单，注释清晰，适合用来学习和实验。你可以在代码中看到 3D 动态可变形面部建模的应用，尤其是 FACS（面部动作编码系统）在其中的使用方式。如果你是初学者，也不用担心，所有的步骤都有对应的数据文件，运行起来也不会太复杂。，适合那些想探索三维人脸建模和面部动作捕捉技术的开发者。

北航版MATLAB实用教程内容详尽，特别适合初学者。

我们提供了ICCV 2017年论文《用于光偏振高度估计的线性微分约束》的Matlab代码实现。此代码支持多种调用方式，根据选项结构选择优化约束条件。使用该代码可以推导出天顶角θ，并生成估计的高度图。详细功能包括光源方向、蒙版处理以及非偏振强度图像的应用。

适用于 Windows 和 macOS 系统 提供详细的安装步骤

fme2011的软件破解技术非常实用，希望能为大家提供有效帮助。

音乐数据的节奏感，2011ISMIS 数据集拿捏得挺准。数据量不算大，起来还挺顺手，适合用来练分类模型，尤其是多分类那种。你要是玩过 KNN、SVM、决策树之类的算法，这个数据集拿来试试效果蛮直观。里面是音频的特征提取结果，不用你自己撸音频文件，省心不少。 2011ISMIS 的测试集部分也挺有意思，拿来做模型验证刚刚好。不用再折腾数据预，格式都规整过了。字段就是基本的向量特征+类别标签，直接喂模型就行。响应也快，调参的时候效率高。 和Lastfm、MovieLens这些推荐系统数据集比，ISMIS 更偏向于传统分类场景。对想练习模型性能对比、混淆矩阵的朋友来说，挺适合的一个练手素材。 资源在

这本由张志勇撰写的第二章节，是一份活性文档，支持编辑和制作课件，内容详尽且全面。

分享2011年的OCP最新題庫，剛參加學習獲得題庫，跟大家分享一下！

熵值法MATLAB代码 - ICCV论文实时重复计数的实施代码 介绍了由Ofir Levy和Lior Wolf（特拉维夫大学）在ICCV2015论文中提出的实时重复计数方法的MATLAB实现。此方法用于实时检测并计数各种类型的重复运动。 代码和数据 更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。 先决条件 Python 2.7（虽然尚未测试，但也可与Python 3.x兼容） 必需的Python库：cPickle，gzip，numpy，scipy，cv2 可选：如果希望重新训练CNN，使用MATLAB。 运行步骤 从网络摄像头实时计数：确保网络摄像头连接，进入$ROOT/li

2011 年苏北数学建模联赛的题目还挺有意思，贴近生活场景，像幸福感这种主观又玄妙的东西，居然也能建模量化，挺开脑洞的。比赛还把旅游路线、奖学金分配都纳进来了，用到的知识从图论到优化算法都能碰上，练手全。比赛题里提到的cumcm2010a-data1.xls和cumcm2010a-data2.xls这俩 Excel 文件，应该是主要数据源了，像幸福指标、旅游时间、成本这些估计都藏里面，拿来跑模型方便。再看那份cumcm2010A.doc文档，一般是比赛书，常规套路——背景、题目细节、评判标准都有，建议你先通读一遍，理解题意再下手。不然建个模型不打点，那可白干了。从实际应用的角度来说，幸福感建模