增强工具
当前话题为您枚举了最新的 增强工具。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
PowerDesigner 16 增强工具
为 PowerDesigner 16 用户提供辅助工具,版本 16.3514 验证有效。
Sybase
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2024-05-12
实验增强 - MATLAB工具集成
查询与定位MATLAB函数的方法可在MATLAB命令窗口键入peaks并键入peaks——获得peaks.m函数清单确定以下MATLAB函数的位置。如果nargin是学生meshgrid max disp surf axis xlabel
Matlab
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2024-09-27
Mongo 3T 增强工具
Mongo 3T 增强工具
Mongo 3T 是一款功能强大的 Mongo 数据库连接工具,它提供了丰富的功能来管理和操作您的数据库。
主要特性:
直观界面: 用户友好的图形界面,简化数据库管理任务。
多功能支持: 涵盖广泛的 Mongo 功能,包括数据浏览、查询构建、聚合管道等。
批处理操作: 通过批处理文件自动化重复性任务,提高效率。
使用 Mongo 3T,您可以更轻松地:
探索和分析数据
执行复杂的查询操作
优化数据库性能
简化日常管理任务
增强您的 Mongo 数据库管理体验,立即尝试 Mongo 3T!
MongoDB
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2024-04-29
rir-NoiseAugment Matlab噪声增强工具
matlab 代码里的rir-NoiseAugment是个挺实用的小工具,专门拿来做语音增强里的噪声模拟。你可以可视化房间布局,自己拖拖拽拽麦克风和声源的位置,搭配你现有的数据集,合成各种条件下的带噪语音。噪声类型也挺全的,粉红噪声、蓝噪声这些都有。结构分得也清楚:Logging/ 负责环境配置记录,NoiseTypes/ 管不同类型的噪声添加,Roomsimove/ 是老牌计算RIR(房间脉冲响应)的,withoutApp/ 还能直接批量跑增强任务,不用每次开 GUI,适合训练前预。如果你做远场语音识别或者在搞语音数据增强,这个项目还挺值得一试的。记得装好相关依赖,有些第三方工具比如 RIR
Matlab
0
2025-06-23
与MATLAB交互的Maple引擎增强工具
这是一个简单的m文件,通过MATLAB 2008或更低版本与其内部的Maple引擎进行交互。请注意,此脚本尚未经过“Maple Toolbox for MATLAB”的测试。使用此提示,您可以在MATLAB命令提示符中与Maple引擎交互,仅支持部分Maple功能。退出时将返回最后一个Maple结果和状态。
Matlab
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2024-08-18
Bravo 1.0.2x64Power BI增强工具
想提升 Power BI 的效率吗?试试Bravo x64 工具安装包吧。这个工具专门为 64 位 Windows 系统设计,支持大数据,能帮你轻松数据、生成报表和创建定制化的视觉效果。安装过程挺,下载Bravo.1.0.2.x64.msi文件,跟着安装向导走,记得要有管理员权限哦!安装完成后,你就能使用强大的数据预、报表自动化功能了,工作效率直接翻倍!
Bravo最适合需要进行深度的用户,比如数据师、业务顾问和数据科学家。你可以通过它自定义报表、复杂数据,甚至进行高级统计。这个工具完美适配 Power BI Desktop,功能全面,不仅提高了工作效率,还能让你做出更精准的,真的值得尝试哦!
统计分析
0
2025-06-24
增强版数据库检测修复工具
用友公司推出的数据库检测修复工具已升级至增强版,提升数据库管理效率。
SQLServer
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2024-07-19
EZTools优化和增强MATLAB数据图形的工具集
EZTools是一个包含GUI控件的工具集,简化和增强MATLAB图形的注释和编辑过程。用户可以通过命令行单独调用EZTools的各个模块,或者在将eztools6目录添加到路径后,通过命令行输入“eztools”来直接访问整套工具。该工具集针对MATLAB 6.xx进行了优化升级,为用户提供更高效的绘图菜单栏集成体验。
Matlab
12
2024-10-01
温和增强算法
详细介绍了机器学习中温和增强(gentle boosting)的基本原理和算法,同时提供了相关的MATLAB程序和示例。文章还探讨了如何利用交叉验证来确定迭代次数。
Matlab
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2024-08-02
WB增强器提升图像分类和语义分割精度的白平衡增强工具 (ICCV 2019) - Matlab开发
本工具利用白平衡模拟技术,优化了图像处理中的色彩增强方法。它显著改进了计算机视觉任务,如图像分类和语义分割的模型表现。该工具是基于我们的研究成果,解决了深度学习中由于颜色恒常性问题导致的性能下降。此研究于2019年在国际计算机视觉会议(ICCV)上发布。项目详情请访问:http://cvil.eecs.yorku.ca/projects/public_html/wb_emulation/index.html。使用步骤包括:1. 运行install_.m;2. 可尝试单图像处理的demo_single_image.m、批量处理的demo_batch.m、以及处理并生成图像与真实文件对的demo_
Matlab
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2024-08-10