本资源配备博客地址：https://blog.csdn.net/m0_47220500/article/details/106059669 该资源：主要解决的问题是给定一个语料库，这里语料库记录对比的问题，然后用户输入文本，计算语料库中哪一条文本与用户输入最为相似。

- OpenCV教程 - Chapter 1: 图像读取与显示 - 1.1 读取图像 - 1.2 显示图像 - 1.3 图像保存 - Chapter 2: 图像基本操作 - 2.1 获取像素值 - 2.2 设置像素值 - 2.3 图像属性与操作 - Chapter 3: 图像滤波与增强 - 3.1 模糊处理 - 3.2 锐化处理 - 3.3 边缘检测 - ...

用raphael画了一些基本的图形（包括基本的圆、矩形、三角形、虚线、实现、大括号、写字等等。），并且把鼠标放上去都可以拖动。

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凯拉斯·明斯特 概述 我们将建立一个识别手写数字图像（MNIST）的模型。 使用和超级简单的库开发。 使用 Micro Framework包装到Webapp中。 依存关系 现在，我们准备安装必要的依赖项。 我们项目所需的依赖项列表如下： 张量流（1.5.0） 凯拉斯（2.1.4） 烧瓶（0.12.2） h5py（2.7.1） 您可以使用以下命令同时安装所有这些： pip3 install tensorflow keras Flask h5py 卷积神经网络 在机器学习中，卷积神经网络（CNN，或ConvNet）是一类深层的前馈人工神经网络，已成功应用于分析视觉图像。 卷积神经网络是一种神经网络，它明确假设输入是图像，这使我们可以将某些属性编码到体系结构中。 构建ConvNet架构的层主要有三种类型：卷积层，池化层和完全连接层。 我们将堆叠这些层以形成完整的ConvNet体系结构

本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。 先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data/, one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession(） 在定义一个初始化函数，因为卷

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​Unity 工具 之 Azure OpenAI 功能接入到Unity 中的简单整理的案例项目 一、简单介绍 Unity 工具类，自己整理的一些游戏开发可能用到的模块，单独独立使用，方便游戏开发。 本节介绍，这里在使用微软的Azure 把Azue.AI.OpenAI 接入到Unity中，在Unity中直接调用 Azue.AI.OpenAI 接口函数，实现简单聊天功能，这里简单说明，如果你有更好的方法，欢迎留言交流。 二、实现原理 1、官网申请得到Azure OpenAI 对应的 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 和 AZURE_OPENAI_KEY，以及对应的模型名 DeploymentOrModelName 2、把相关的 dll 引入进来，主要有 Azure.AI.OpenAI、 Azure.Core 等等 3、创建客户端 OpenAIClient = new(new Uri(AZURE_OPENAI_ENDPOINT ), new AzureKeyCredential(AZURE_OPENAI_KEY));

dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。 易用性是该项目的主要目标，是经过精心设计和开发的数据库管理工具。免费、跨平台、基于开源框架和允许各种扩展写作（插件）。 它支持任何具有一个JDBC驱动程序数据库。 它可以处理任何的外部数据源。

1.该代码属于无线通信信道编码卷积码不同码元信噪比（EbNo）下的的MATLAB代码，可完全运行 2.通信框图为：比特-卷积码编码-BPSK映射-高斯噪声-硬判决/软判决-Viterbi译码器 3. 代码可完全运行，且可以更改码元个数参数，设置信噪比