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one order event handling - event filtering

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How is CRM status filtering logic done

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    10次的情况下,经典box filter 和 side window box filter的结果对比: 相关资料: CVPR2019 Oral论文 #5176 Side Window Filtering

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    SAP Fiori application do filtering will real delete note in DB

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    Side Window Filtering 论文解读和C++实现 转

    去噪结果, side window box filter, iteration = 10 相关资料: CVPR2019 Oral论文 #5176 Side Window Filtering介绍 Sub-window

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    当UGC/PUGC社区发展到一定规模,需要从人工推荐(热门榜单、编辑推荐等策略)转向算法推荐信息流展示给用户。在这个阶段,我们会遇到推荐系统的冷启动问题,表现在...

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    CVPR2019 Oral 论文《Side Window Filtering》C++代码实现

    这里我用C++实现了均值滤波的Side Window Filtering,代码奉献一下。

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    学习《Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching》一文笔记。

    关于杨庆雄的相关文章可见:Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching 以及一篇  Recursive Bilateral Filtering 在《Hardware-Efficient Bilateral Filtering for Stereo Matching 》一文中,作者提出了一种新的更加适合于硬件(GPU)实现的高效的双边滤波算法,但作者的参考代码中只提供了 作者提出该算法非常适合于GPU实现,并且给出了GPU和CPU版本程序的速度比较,如下表:   其中的HEBF(Hardware-Efficient Bilateral Filtering)即为本文的算法 } } }  当半径比较小时,这种方式的实现似乎也是没有办法的事情了,有兴趣的朋友可以搜索下这篇文章:Reshuffling: A Fast Algorithm for Filtering

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    阅读Real-Time O(1) Bilateral Filtering 一文的相关感受。

    研究双边滤波有很长一段时间了,最近看了一篇Real-Time O(1) Bilateral Filtering的论文,标题很吸引人,就研读了一番,经过几天的攻读,基本已理解其思想,现将这一过程做一简单的小结 首先,先给出一个我自己的结论:这篇文章无啥新意,主要的算法思想都来自于另外一篇论文,Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range 算法的主要贡献也就在这里,而这个想法是从Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images一文中得到的,并且在此文中还提到了进行 47 else index=int(abs(m_grayscale[i]-texture[y][x])+0.5f); /*cross/joint bilateral filtering 同样的640*480的图像,使用2*2下采样时约为40ms(均值模糊)以及55ms(高斯模糊);      在Real-Time O(1) Bilateral Filtering一文中有一下几段话:

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    引导图滤波器是一种自适应权重滤波器,能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用,具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码:http://kaiminghe.com

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