Keras中的两流CNN工具
在的基于骨架的动作识别中，提出了两流CNN，用于基于骨架的动作识别。 它将骨架序列映射到图像（坐标x，y，z到图像R，G，B）。 他们专门设计了骨架变压器模块，以自动重新排列和选择重要的骨架关节。
要求
Python3
凯拉斯
h5py
matplotlib
麻木
网络架构
该网络主要由Skeleton Transformer ， ConvNet ， Feature Fusion和Classification四个模块组成。 两个流的输入分别是原始数据（x，y，z）和帧差。 如下图所示：
用法
function / data_generator.py ：生成两个流的输入numpy数组
layer / transformer ：Keras中的Skeleton Transformer工具层
网络/ ：褶皱有四只苍蝇，具有不同的特征融合方式
结果
模型
准确度（
2021-09-25 10:54:30
115KB
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andriod rtsp push stream（安卓抓屏，然后rtsp推流）
2021-09-22 14:46:58
26.06MB
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该PPT为本人翻遍大部分帖子、博客、资源等一系列资料自我整合了一套技术分享PPT，以Java为载体，概括了Lambda表达式的使用概念、函数式编程的思想，以及Stream流的各个方法的使用，Stream流的强大功能等。
2021-09-18 05:49:33
6.39MB
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使用区分性分类器（D3）的无监督概念漂移检测
ÖmerGözüaçık，AlicanBüyükçakır，Hamed Bonab和Fazli Can。 2019。具有区分性分类器的无监督概念漂移检测。 在第28届ACM国际信息和知识管理国际会议论文集中，中国北京，2019年11月3日至7日，（CIKM'2019），4页。
D3在河包中的实施
D3现在在river中得到支持，它是creme和scikit-multiflow之间的合并。 它是用于对流数据进行机器学习的最全面的python库之一。 目前，该软件包中不包含D3，但是您可以下载并安装该软件包的开发版本以访问D3。 由于代码是根据库标准重构的，因此结果可能与原始实现不同。
有关河的更多详细信息，请访问： :
具有D3的河的分叉版本： :
安装包括D3的river开发版本。
pip install git+https
2021-09-16 22:17:48
4KB
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Java8特性Stream流的使用（学完就会，项目源码，附带个人总结）
适用新手，想学习java后端的人群。
2021-09-09 13:08:07
16KB
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HLS流
一个将RTSP转换为HLS并将其通过ExpressJS传输到React前端的示例项目。
安装
后端
cd backend
npm install
前端
cd frontend
npm install
怎么跑
后端
node app.js
前端
npm start
确保有可以转换的东西。 将视频文件放入后端的“视频”文件夹中。 如果没有“视频”文件夹，请创建一个。 因此，“视频”文件夹应位于后端/视频中。 您的视频应位于backend / videos / video.mp4中
React Router用例
如果您使用的是React Router并且您的路由器基本名称不是'/'并且类似于 ，这就是您的工作。
客户端
axios . get ( "/main/video" ) . then ( res => {
c
2021-09-07 15:30:47
201KB
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