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6d423404ab
commit
05c3507631
3
.gitignore
vendored
3
.gitignore
vendored
@ -1,4 +1,7 @@
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# ---> Node
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package-lock.json
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# Logs
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logs
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*.log
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27
README.md
27
README.md
@ -1,3 +1,30 @@
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# mist
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薄雾
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用户算力资源检测
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图像特征化(无损)
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分解图像到特征: 从原始分辨率提取一层特征, 余下图像特征减少为((图像)-特征)
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((((((图像)-特征)-特征)-特征)-特征)-特征) = 0
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四分之一压缩, 抽取像素合成为一张新图像, 这个过程丢弃了哪些信息?
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1. 特征强度, 每个特征具有不等的强度, 强度降到 0 特征消失
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2. 噪声概率, 噪声是特征的水平线, 浸没于噪声的特征强度为0, 即特征低于或等于噪声的概率
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aaaaaa
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vvvvvv
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cccccc
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size: 2048x1024
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l 2048
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p 1024
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基准特征 010
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基准特征 1020
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基准特征 0001
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基准特征 0000
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由于无限分辨率, 只需要保持比例, 还可以加入向量拉伸每层特征
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18
package.json
Normal file
18
package.json
Normal file
@ -0,0 +1,18 @@
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{
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"name": "mist",
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"version": "1.0.0",
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||||
"description": "薄雾 用户算力资源检测",
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||||
"main": "index.js",
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||||
"scripts": {
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||||
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
|
||||
},
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||||
"repository": {
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||||
"type": "git",
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||||
"url": "git@git.satori.love:satori/mist.git"
|
||||
},
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||||
"author": "",
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||||
"license": "ISC",
|
||||
"dependencies": {
|
||||
"express": "^4.18.2"
|
||||
}
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||||
}
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