并行性检测

自己写的myGBVS，核心算法思路清晰，代码也写得挺干净，适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向，说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比，来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子，从图像预、亮度差计算到显著图生成，一步步都能看懂。 导航是函数式的，直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡，这两步可以提高对比度，方便后面的。后也不马虎，加了滤波和阈值，能去掉噪声，结果挺干净。 这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广，比如视频监控里自动识别移动物体，自动驾驶识别障碍，甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽，变

这段Matlab代码展示了如何利用并行传输技术优化MRI水选择性成像中的激发脉冲。代码中包含一个8通道3T MRI系统的示例数据集，用于测试基于并行传输的优化算法，并生成包含4个元素的光谱空间脉冲和一个1-3-3-1二项式脉冲进行对比。 代码库 /lib 中包含： 用于最小二乘优化的代码 用于生成系统矩阵的代码 用于生成MRI扫描仪可使用的脉冲和梯度波形的代码 请注意，生成射频和梯度波形的函数已经过时，仅供演示使用，尚未经过全面测试。 该代码已在Matlab R2014b上测试，预计可以与旧版本兼容。

H.T.关于并行结构的论文

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

利用ACK序号步长突变特征，提出排列熵检测LDoS攻击方法。该方法提取ACK序号步长排列熵，检测突变时刻，实现LDoS攻击检测。

提供图像分割、物体检测和视觉识别的基准图像数据集

传统的软件缺陷检测研究往往假设训练数据和测试数据来自相同的特征空间并服从相同的分布。然而，实际应用中数据集可能源于不同的领域，呈现不同的分布特征。此外，目标项目中的可用数据可能较为有限，且通常受到噪声干扰，这都为软件缺陷检测模型的性能带来了不确定性。 为解决这一问题，我们将数据复杂性概念引入软件工程领域，并针对公共软件数据集进行数据复杂性度量研究，以确定适用于缺陷检测的有效度量指标。通过分析复杂性指标与模型性能之间的关系，我们可以深入理解数据复杂性对缺陷检测的影响，为检测模型的管理和设计提供决策支持。

MPI并行实现WARSHALL算法

rparallel3 m文件函数，用于并行计算n个电阻器的总电阻。