GitHub的插件Octotree;进行解压后打开谷歌扩展程序，然后把.crx后缀的文件直接拖到扩展程序界面中即可。

项目统计 用于从github项目中提取和可视化贡献者统计信息的脚本 报告 报告页面为public / index.html，需要托管在网络服务器中。 $ git clone https://github.com/no9/project-stats $ cd project-stats/public $ npm install http-server -g $ http-server . # browse to http://localhost:8080/index.html 批 # Clone this repo $ git clone https://github.com/no9/project-stats # Change into the repo $ cd project-stats/batch # Make an output dir and change into it $

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pueca.github.io 这是我动态的新闻网页，该网页支持3种语言-保加利亚语，英语，德语。 在页面上显示5条新闻，其他新闻进入下一页。 新闻已阅读更多链接，并将您重定向到详细信息。 该网站的管理员部分使用.htacces文件保护，并且需要acc和pass。 在管理部分，您可以添加（使用TinyMCE）编辑或删除新闻，日期与datepicker jquery一起使用 现在没有太多的风格:)

YOLOv7 源代码 包含YOLOv7的模型.pt文件，可以利用该训练好的模型文件测试图片、视频等，也可以调用摄像头进行实时检测。速度和精度较之前版本都有很大提高.在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于Transform的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）的速度和准确度分别高出509%和2%，以及基于卷积的检测器ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度提高551%，准确率提高0.7%。

Git-2.32.0-64-bit.zip

现有的二维姿态估计工作主要集中在某个类别，例如人、动物和车辆。但是，有许多应用场景需要检测看不见的物体类的姿势/关键点。在本文中，我们介绍了与类别无关的姿态估计（CAPE）的任务，该任务旨在创建一个姿态估计模型，该模型能够在仅给定几个具有关键点定义的样本的情况下检测任何类别物体的姿态。为了实现这一目标，我们将姿态估计问题表述为关键点匹配问题，并设计了一种新颖的CAPE框架，称为POse匹配网络（POMNet）。该文提出一种基于变压器的键点交互模块（KIM），用于捕获不同关键点之间的交互以及支持和查询图像之间的关系。我们还介绍了多类别姿势 （MP-100） 数据集，这是一个包含 100 个对象类别的 2D 姿势数据集，包含超过 20K 个实例，专为开发 CAPE 算法而设计。实验表明，我们的方法比其他基线方法大打折扣。