matlab光照模型代码InfoGAN
InfoGAN体系结构
Tensorlayer的实现。
结果
MNIST
操纵第一个连续潜在代码
更改将旋转数字：
操纵第二个连续潜在代码
更改将更改数字的宽度：
操纵离散潜在代码（分类）
更改将更改数字的类型：
随机生成和损失图
G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。
西莉亚
操纵离散潜在代码
方位角（姿势）：
有无眼镜：
发色：
发量：
灯光：
面Kong
损失图
方位角
随机生成
椅子
回转
跑步
MNIST
开始使用python
train.py训练；
这将自动下载数据集。
要查看结果，请执行python
test.py并输入已保存模型的编号。
西莉亚
在config.py设置图像文件夹。
数据集的一些链接：
开始训练。
python
train.py
面Kong
在config.py设置您的数据文件夹。
BFM
2009的链接：
。
在生成数据之前，应先下载该文件。
使用data_generator的代码生成数据。
在MATLAB中调用gen_data
。
开始使用python
train.
2022-12-17 17:53:23
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ofdm的matlab仿真程序，从信号发生到调制解调，误码率计算，也包括信道估计，插值，信道编码~对于学习通信理解OFDM原理有很强的指导意义，同时也是能完成仿真试验的任务。
2022-12-13 15:47:05
3.11MB
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动态快车
可用平台：.NET Core 2.0、.NET 4.5、.NET 4.6.1
Dynamic Expresso 是用 .NET Standard 2.0 编写的简单 C# 语句的解释器。 Dynamic Expresso 嵌入了自己的解析逻辑，通过将其转换为 .NET lambda 表达式或委托来真正解释 C# 语句。
使用 Dynamic Expresso 开发人员可以创建可编写脚本的应用程序、无需编译即可执行 .NET 代码或创建动态 linq 语句。
语句是使用 C# 语言规范的子集编写的。 可以在表达式中注入和使用全局变量或参数。 它不会生成程序集，但会动态创建表达式树。
例如，您可以计算数学表达式：
var interpreter = new Interpreter ();
var result = interpreter . Eval ( " 8 / 2
2022-12-09 21:12:31
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1．注册流程：
2．注销流程：
3． 基本呼叫建立过程：
4． 会话更改流程：
5． 正常呼叫释放过程：
6． 被叫忙呼叫释放：
7．被叫无应答流程一：
8．被叫无应答流程二：
9．遇忙呼叫前转：
10．无应答呼叫前转流程：
11．呼叫保持：
12．呼叫等等：
2022-12-04 19:15:00
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Brainfuck口译员
一个轻巧而又快速的解释器，适用于Brainfuck编程语言。
这是我开始学习C语言的一个小项目。
建造
cd进入“ src”目录
输入“ make”
完毕 ：）
大待办事项
交互式模式的改进（请参阅 ）
编译为c / assembly / machinecode
启用动态大小的数组的选项（还实现动态大小的数组）
更多优化
小型待办事项
输入参数数组大小
清理代码
版本字串
测试用例
也许基准测试选项（或任何类型的性能测试）
使用自动工具的新构建系统
您能想到的其他任何东西
贡献
只需给我发送请求，欢迎任何类型的贡献。
2022-11-28 22:24:54
20KB
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