CLR via C#, Jeffrey Richter, 4ed, MS Press, 2012中英文版本都有，用来了解CLR内部机制不错的一本入门书籍

模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

框架设计 CLR Via C# 第二版中文版 pdf 清晰中文版

解压安装后可新建和打开Visual C++/CLR的窗体应用程序。

LR解析器（LR（0），SLR（1），CLR（1）和LALR（1）） 是一种自底向上的解析器，用于阅读语法。 LR解析器有不同种类，其中一些是：SLR解析器，LALR解析器，Canonical LR（1）解析器。 我使用Java和GUI来实现这些解析器，以便于使用。 这很简单：首先输入无上下文语法，然后选择解析器（LR（0），SLR（1），CLR（1）和LALR（1））。 然后，您可以通过单击相应的按钮来查看已解析语法的所有属性（增强语法，第一组，跟随组，规范集合，转到表，动作表）。 另外，您可以输入不同的内容，并检查语法是否接受字符串。 这是应用程序的屏幕截图：

Black-Box Explanation of Object Detectors via Saliency Maps 通过显着图对目标检测器的黑盒解释

语音识别通过CNN 孤立词语音识别，复旦大学计算机科学技术学院数字信号处理期末项目 介绍 此仓库实现了一个强大的语音识别系统，该系统可以识别20个单独的单词，例如“语音”，“北京”，“文件”等。它利用从原始语音中提取的梅尔频谱特征，将频谱视为图片，卷积神经网络被用来对它们进行分类。 详细中文介绍请参考课程报告。 怎么玩 您需要一个支持CUDA（因为推理过程需要GPU）和flask的pytorch（版本> = 0.4）的python环境。 强烈建议使用Anaconda设置了环境，了解更多详情，请参考[]和[ ]（适用于中国大陆用户的方便，请参见[]）。 设置环境后，您可以通过键入以下内容轻松启动识别服务 python audio_server.py 进入您的命令行。 该命令将在端口22339上启动Web服务，因此您可以通过localhost:22339访问它 通过单击按钮，您的声音将被

matlab灰色处理代码通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN进行全自动计算机辅助质量检测和分割 通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN同时检测和分割乳房X线照片的算法。 代码：[GitHub存储库–] 遮罩R-CNN代码：[GitHub存储库–] 数据： 训练有素的模型示例：[GitHub页面-] 简而言之 所提出的方法使用多尺度形态筛分法（MMS）将常规的灰度X线乳房X线照片转换为伪彩色X线乳房X线照片。 MMS可以在指定的大小范围内增强类似病变的模式。 在MMS中使用两个比例尺，并生成两个输出图像。 然后将这两个图像附加到灰度乳房X线照片上，以形成RGB伪彩色图像。 如上图所示，类似病灶的图案在新的伪彩色图像中将显示与背景的颜色对比（黑线表示注释，青色线表示通过所提出的方法生成的分割）。 然后将伪彩色乳房X线照片用作Mask R-CNN的输入。 Mask R-CNN经过训练可以同时检测和分割乳腺肿块。 我们注意到，与使用常规的灰度X线照片相比，使用伪彩色X线照片可以改善Mask R-CNN的检测和分割性能。 如何使用代码： 该方法包括3个步骤：预处理，伪彩色图像生成和

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