华为云垃圾分类挑战杯亚军方案分享 1.代码结构 {repo_root} ├── models //模型文件夹 ├── utils //一些函数包 | ├── eval.py // 求精度 │ ├── misc.py // 模型保存，参数初始化，优化函数选择 │ ├── radam.py │ └── ... ├── args.py //参数配置文件 ├── build_net.py //搭建模型 ├── dataset.py //数据批量加载文件 ├── preprocess.py //数据预处理文件，生成坐标标签 ├── train.py //训练运行文件 ├── transform.py //数据增强文件 2. 环境设置 可以直接通过pip install -r requirements.txt安装指定的

OFD Reader & Writer 在使用OFDRW前请务必悉知 。 如何clone和预览存在困难，请移步 Talk is cheap,Show me the code. ——Linus Torvalds 像写HTML和Word那样简单的编写OFD。 根据标准实现版式文档OFD库（含有书签）。 项目结构： OFD核心API，参考实现的基础数据结构。 生成OFD字体相关。 OFD布局引擎库，用于文档构建和渲染。 OFD文件的容器，用于文档的打包。 OFD文档解析器，用于OFD的反序列化以及签名签章。 OFD文档数字签章。 用于支持签章模块需要的国密电子签章数据结构。 OFDRW 所有模块所共用的全局变量。 OFD文档转换PDF、图片。New 上述所有模块整合包，用于简化依赖引入。 QuickStart 引入依赖 org.

星云_破折号 使用Python，Flask，Folium，SQL和HTML5 / CSS3构建的仪表板应用程序。 仪表盘具有在世界地图上完成的地震数据可视化的功能。 用户需要创建一个帐户来查看视觉效果，下载数据集并撰写文章。 指示： 在本地运行项目之前，请确保已安装以下内容： Python 3.6（首选Anaconda框架） MySQL和Apache或WAMP或XAMPP Python软件包：flask，pymysql，wtforms，pass_lib，folium，ipywidgets 要运行该应用程序，请执行以下步骤： 确保使用以下命令安装所有软件包。 >> python -r requirements.txt 在MySql中创建一个数据库并使用它： >> CREATE DATABASE ; >> USE ; 创建两个表，如下所示

simpledlna 基于cling实现的Android投屏方案 源码解析参考

SAC-IA SAC-IA在SAC-IA中的初始点云注册。 将SAC-IA和ICP注册结合在SAC-IA＆ICP中。 命令行 mkdir构建&& cd构建 cmake .. 制作 提供了两个兔子样品。

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niqe-C-MATLAB代码 论文名称：制作“完全盲”图像质量分析仪 作者：Anish Mittal，Rajiv Soundararajan和Alan C. Bovik 年：2013 它包含niqe算法的C ++代码和MATLAB代码。 MATLAB代码包含训练代码和测试代码，而C ++代码仅包含测试代码。 因此，在运行C ++测试代码时，需要导入MATLAB获取的mu.txt和cov.txt。 包含的mu.txt和cov.txt文件是通过MATLAB训练我的私有数据集而获得的。 由于该算法需要在训练集和测试图像的相同环境和相同光照条件下使用，因此可以获得更高的准确性，因此这两个txt文件对您几乎没有用处。 因此，请在MATLAB代码上训练自己的数据集，以获得正确的结果。 我的最高准确率是97.15％。 环境：C ++：OpenCV4.1，Visual Studio 2015

vue-app-music vue仿网易云音乐APP 学习vue而写的一个小项目 o(╥﹏╥)o 如果觉得不错的话，点个Star吧， 我会不断把这个项目修改补充完善。 还有很多功能没开始写，还有很多bug没开始改，┗( T﹏T )┛ 慢慢来，不急不急。。。(～￣▽￣)～ ##里面的数据接口用的是这个： 超级感谢！！！ ###部分截图如下：ε(罒ω罒)з

利用CRF++进行中文分词 维护者： 维新公众号：Python爬虫与算法 语料 人民日报中文分词语料 微软中文分词语料 训练集与测试集的比例为9:1，具体的改写脚本可以参考read_segment_corpus.py。 CRF模型 工具采用CRF++，训练命令如下： crf_learn -f 3 -c 4.0 template train.data model -t 模型评估结果 accuary: 0.96405717503858 p: 0.9184067155248071 r: 0.9206969935013926 f1: 0.9195504284452864 classification report: precision recall f1-score support Char 0.92 0.92

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