AFO Solving real-world problems.zip，这是一份不错的文件

，梁静云， ，瑞士苏黎世联邦理工学院 [] :sparkles: 一些直观的例子： ; ; ; ; 测试代码 （从或下载以下模型）。 RRDB.pth ---> ESRGAN.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> RealSR_DPED.pth ---> RealSR_JPEG.pth ---> BSRNet.pth :seedling: BSRGAN :seedling: 大意 设计一个新的降级模型以合成用于训练的LR图像： 1）使模糊，下采样和噪点更加实用 模糊：来自HR空间和LR空间的各向同性和各向异性高斯核的两个卷积 下采样：最近，双线性，双三次，下采样 噪声：高斯噪声，JPEG压缩噪声，处理过的相机传感器噪声 2）降级混洗：我们执行随机混洗的降级以合成LR图像，而不是使用常用的模糊/下采样/降噪管道 关于建议的降级模型的一些注意事项： 降级模型主要用于

15.36 REAL型→DINT型转换 REAL_TO_DINT(_E) 将REAL型数据转换为DINT型数据。 设置数据 ■内容、类型、数据类型 功能 ■运算处理 • 将(s)中输入的REAL型的数据，转换为DINT型的数据后从(d)中输出。 • 至(s)的输入值是REAL型的数据值且在-2147483648～2147483647的范围内。 • 转换后的数据将变为REAL型数据值的小数点以下第1位被四舍五入后的值。 ■运算结果 1. 无EN/ENO功能 运算结果如下所示。 2. 带EN/ENO功能 执行条件与运算结果如下所示。 *1 从ENO输出了FALSE的情况下，从(d)中输出的数据将变为不定值。在此情况下，应进行避免使用从(d)中输出的数据的程序处理。 梯形图、FBD/LD ST [无EN/ENO] [带EN/ENO] [无EN/ENO] d:=REAL_TO_DINT(s); [带EN/ENO] d:=REAL_TO_DINT_E(EN,ENO,s); 自变量 内容 类型 数据类型 EN 执行条件(TRUE: 执行、FALSE: 停止) 输入变量 BOOL s(IN) 输入 输入变量 REAL ENO 输出状态(TRUE: 正常、FALSE: 异常) 输出变量 BOOL d(REAL_TO_DINT(_E)) 输出 输出变量 DINT 运算结果 (d) 无运算出错 运算输出值 有运算出错 不定值 执行条件 运算结果 EN ENO (d) TRUE(运算执行) TRUE(无运算出错) 运算输出值 FALSE(有运算出错)*1 不定值 FALSE(运算停止) FALSE*1 不定值 s d EN ENO ds REAL型 16543521.0 DINT型 16543521 (s) (d)6 15 类型转换功能 15.36 REAL型→DINT型转换

RAE.pdf real analysis errata royden

实时人脸识别 (OpenCV) 这是一个完整的 Python 程序，用于创建高效的实时人脸识别应用程序。 脚步： cmd: python face_taker.py 使用face_taker.py脚本拍照。 输入 ID 号后，脚本将在images文件夹中保存 30 张您的脸部images （必须是整数和增量（从 1 开始，然后是 2、3、...） 注意：确保您的脸部居中。窗口将当所有 30 张照片都拍完后折叠起来。 cmd: python face_train.py face_tain.py脚本将训练一个模型来识别使用face_taker.py脚本拍摄的 30 张图像中的所有人脸，并将训练输出保存在training.yml文件中。 cmd: python face_recognizer.py face_recognizer.py是主要脚本。 您需要在face_taker.py

普林斯顿大学数学教材。数学分析，实变分析

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描述 此回购包含ICNet实现由PyTorch，基于的Hengshuang赵和等。 al（ECCV'18）。 默认情况下，对进行培训和评估。 要求 带有以下pip3 install -r requirements.txt Python 3.6或更高版本： 火炬== 1.1.0 torchsummary == 1.5.1 火炬视觉== 0.3.0 numpy == 1.17.0 枕头== 6.0.0 PyYAML == 5.1.2 更新 2019.11.15：更改crop_size=960 ，最佳mIoU增至71.0％。 花了大约2天的时间。 获取 表现 方法 浓度（％） 时间（毫秒） 第一人称射击 内存（GB） 显卡 ICNet（论文） 67.7％ 33毫秒 30.3 1.6 泰坦X ICNet（我们的） 71.0％ 19毫秒 52.6 1.86 GTX

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