数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。

提出了一种与电网同步基准正弦波的产生方法

测试 新手

matlab追踪代码运行GOT-10k MATLAB工具包 该存储库包含用于运行实验和评估基准性能的官方matlab工具包。 为了方便起见，它还提供了非正式的跟踪跟踪和基准测试的方法。 该代码是用纯matlab编写的，并且是免费编译的。 是一个大型，高度多样化且一次性的数据库，用于评估通用视觉跟踪器。 如果您将GOT-10k数据库或工具包用于研究出版物，请考虑引用以下内容： "GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild." L. Huang, X. Zhao and K. Huang, arXiv:1810.11981, 2018. [] [] []

勒克斯马克 LuxMark是基于LuxCoreRender（ ）的OpenCL基准，并使用LuxCore API编写。 您可以在找到有关LuxMark的更多信息。 Windows用户注意事项：必须安装的和。 LuxCore API LuxCore是新的LuxCoreRender v2.x C ++和Python API。 它是根据Apache Public License v2.0发布的，可以在开放源代码和商业应用程序中免费使用。 您可以在找到有关该API的更多信息。 LuxCoreRender LuxCoreRender是一个基于物理且无偏见的渲染引擎。 基于最先进的算法，LuxCoreRender根据物理方程式模拟光的流动，从而生成逼真的照片质量的图像。 捐 可在BountySource（ ）上获得LuxCoreRender项目。 它是开源软件的资金平台。 用户可以通过创建/

CentOS7-CIS-v2.2.0-最新 CentOS 7-CIS基准强化脚本 此Ansible脚本正在开发中，被视为正在进行中。 此Ansible脚本可用于加固CentOS 7计算机，使其符合CIS的要求，以满足1级或2级要求。 该角色将对系统进行重大更改，并可能中断机器的运行。 在针对其他生产级别系统使用该脚本进行补救之前，请考虑在测试计算机上使用此脚本。 使用此脚本需要您自担风险，并且根据许可证的规定，不对该脚本的使用提供任何担保。 系统要求 Ansible 2.5+ CentOS 7.x+ 角色和设置变量 section1 section2 section3 section4 section5 section6 执照 麻省理工学院执照 CentOS7-CIS部分的版权由 版权所有（c）2018-2020 Radsec 特此免费授予获得该软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制使用软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和本许可声明应包含在本软件的

确定性随机数生成器基准 用法 确保已安装Java 6/7和ant，然后运行： ant init ant drng-bechmark 项目现场 抽象的 确定性随机数生成器（DRNG）对于各种各样的应用很重要。 但是，某些DRNG的加密安全性不如其他DRNG。 通常，RNG提供的密码学越多，它的速度就越慢。 本文探讨了生成随机数的各种方法，并分析了应用程序的性能要求，以查看在实践中是否可以丢弃不安全的DRNG。 测试将在微型Amazon Web Services实例上进行，以提供可重复的结果。 测试的算法列表 安全的 / dev /随机 java.security.SecureRandom MD2 MD5 SHA1 SHA256 SHA3​​84 SHA512 不安全 java.util.Random 梅森·扭曲者 512a井 井1024a 19937a井 井44497

旨在阐述近期Oracle 和 Intel 公司通过 MySQL 集群执行的基准测试。这些基准测试用于衡量在配 备最新Intel® Xeon® E5 系列处理器的一组普通服务器集群上扩展的数据库的读写操作性能。

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RGBD显着物体检测：基准和算法